Qwen2.5 72B Instruct en L20 48GB (48GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Qwen2.5 72B Instruct (72.71B total, 72.71B activos, GQA Denso) requiere 41.55 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 44.62 GiB totales a 8K de contexto y 52.12 GiB a 32K en L20 48GB (~12.6 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
44.62 GiB
47.91 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
45.6 GiB
48 GB (física)
Margen de Seguridad
+0.98 GiB
93% utilización
Velocidad Decode Est.
~12.6 tok/s
72.71B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~429 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~9546 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$9.74
GQA Denso · Qwen
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Mejor Calidad-Precio / Usada
2x RTX 5090
64GB · ~$5,200
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.44 / h
1x A100 80GB SXM
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~9546ms · ~12.6 tok/s)
[Qwen2.5 72B Instruct · 44.62 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~64.4 meses
Electricidad local est.: $12.77 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe) | 80 GB | $1.19 / h | $144.70 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4) | 80 GB | $0.44 / h | $53.75 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 80 GB | $2.40 / h | $291.48 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada) | 80 GB | $2.40 / h | $291.48 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 192 GB | $2.59 / h | $314.94 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Qwen2.5 72B Instruct
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
52.93 GiB
Pesos del Modelo: 41.55 GiB · Gradientes + Optimizador: 10.18 GiB · Act: 1.2 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
153.05 GiB
Pesos del Modelo: 135.43 GiB · Gradientes + Optimizador: 16 GiB · Act: 1.62 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
558.11 GiB
Pesos del Modelo: 135.43 GiB · Gradientes + Optimizador: 419.83 GiB · Act: 2.85 GiB
GPU Recomendada: 4x B200 180GB (720GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
L20 48GB (48GB físicos, 45.6 GiB utilizables) ejecuta Qwen2.5 72B Instruct en 4 bits (Q4_K_M) con 44.62 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 0.98 GiB (~12.6 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
Qwen2.5 72B Instruct utiliza topología GQA Denso (72.71B totales, 72.71B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 2.5 GiB a 10 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 5 GiB en 32K (total 47.12 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Qwen2.5 72B Instruct @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (L20 48GB) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 135.43 GiB | 2.5 GiB | 138.5 GiB (148.71 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 71.95 GiB | 2.5 GiB | 75.02 GiB (80.55 GB) | ~1.7 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 55.53 GiB | 2.5 GiB | 58.6 GiB (62.92 GB) | ~3.5 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 48.42 GiB | 2.5 GiB | 51.49 GiB (55.29 GB) | ~6.6 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 41.55 GiB | 2.5 GiB | 44.62 GiB (47.91 GB) | ~12.6 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 36.34 GiB | 2.5 GiB | 39.41 GiB (42.32 GB) | ~14.3 tok/s | Cabe con Margen Seguro | A40 48GB (48GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 33.41 GiB | 2.5 GiB | 36.48 GiB (39.17 GB) | ~15.5 tok/s | Cabe con Margen Seguro | A40 48GB (48GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 23.79 GiB | 2.5 GiB | 26.86 GiB (28.84 GB) | ~21.6 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede L20 48GB (48GB) ejecutar Qwen2.5 72B Instruct?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Qwen2.5 72B Instruct requiere 44.62 GiB de VRAM total (41.55 GiB pesos + 2.5 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 45.6 GiB utilizables en L20 48GB, alcanzando ~12.6 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Qwen2.5 72B Instruct con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 10 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 52.12 GiB (55.96 GB decimales).
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B