快速评判

`qwen2.5-coder:32b` 在 24GB RTX 3090 上以 **38.9 tok/s** 的速度运行——处于审慎范围。该模型优先考虑质量或参数数量,而非原始速度。请先在离线或后台任务中测试它,如果交互响应时间很重要,请考虑使用更小的量化版本。

发布时间: 2026-07-05 更新时间: 2026-07-05 类型: 基准测试

快速评判

qwen2.5-coder:32b 在 24GB RTX 3090 上以 38.9 tok/s 的速度运行——处于审慎范围。该模型优先考虑质量或参数数量,而非原始速度。请先在离线或后台任务中测试它,如果交互响应时间很重要,请考虑使用更小的量化版本。

qwen2.5-coder:32b 在更高的量化版本下接近 24GB 边界。如果您在 RTX 3090 上需要上下文余量,请考虑 Q4 或 Q5。在目前于此 RTX 3090 上测量的模型中,其吞吐量排名18个中的第11位。下一个更快的模型是 translategemma:27b (41.3 tok/s,快6%)。下一个更慢的模型是 qwen3.6:35b (34.6 tok/s,慢12%)。

每日目标很简单:帮助 RTX 3090 用户决定今晚下载什么、跳过什么,以及何时云端回退是更好的时间利用方式。

今日精选

  • 模型: qwen2.5-coder:32b
  • 类别: 编码
  • 尺寸级别: 大型
  • 性能级别: 审慎
  • RTX 3090 速度: 38.9 tok/s
  • 延迟: 3061 毫秒
  • 测试时间: 2026-07-01T06:49:08Z
  • 基准命令:
ollama run qwen2.5-coder:32b

适用人群

  • 在本地 RTX 3090 上评估 qwen2.5-coder:32b 进行代码补全、重构或智能体编码的开发者。
  • 希望拥有私有、离线编码助手,而无需将源代码发送到云 API 的团队。
  • 任何将 qwen2.5-coder:32b 与 Copilot 或云端编码智能体在延迟和吞吐量方面进行比较的人。

不适用人群

  • 主要工作负载是长上下文聊天或文档分析而非代码的用户。
  • 需要特定编程语言上保证性能的团队;请先使用自己的基准进行测试。
  • 8GB/12GB GPU 用户,除非有更小的量化版本可用。

注意事项

  • 输出质量因语言而异:在依赖 qwen2.5-coder:32b 之前,请先用您的主要语言进行测试。
  • 温度敏感性:编码任务通常在温度为0时表现最佳;更高的值可能会引入错误。
  • 上下文窗口:验证模型在您所需的上下文长度下保持指令遵循的稳定性。

已验证的基准锚点

  • qwen3-coder:30b: 157.6 tok/s | latency 853 ms | test 2026-07-01T06:49:08Z
  • gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | latency 1524 ms | test 2026-04-29T05:39:58Z
  • qwen3:8b: 136.4 tok/s | latency 1281 ms | test 2026-07-01T06:49:08Z
  • ministral-3:14b: 88.1 tok/s | latency 1860 ms | test 2026-07-01T06:49:08Z
  • qwen2.5:14b: 84.0 tok/s | latency 946 ms | test 2026-04-29T05:39:58Z

RTX 3090 决策指南

  1. 离线优先:优先将 qwen2.5-coder:32b 用于计划的批量推理、研究或验证工作流程。
  2. 上下文是瓶颈:将上下文减少到任务所需的最小可行长度。
  3. 购买硬件前先量化:Q4 或 Q5 可能使其在 24GB 上可行,而 Q8 则不可行。
  4. 交互式任务使用云端:如果需要实时响应,请将 qwen2.5-coder:32b 视为云端回退的备选方案。

待验证的比较

  • qwen2.5-coder:32b 与基准测试源中下一个最快和下一个最慢的模型进行比较。
  • qwen2.5-coder:32bqwen3-coder:30b — 相同尺寸级别,39 tok/s 对比 158 tok/s。
  • qwen2.5-coder:32b 的本地功耗成本与 A100 租用相同工作负载的成本比较。

后续操作

  • 估算 VRAM 适配:/en/tools/vram-calculator/
  • 模型页面:/en/models/qwen25-coder-32b-q4/
  • 基准测试更新日志:/en/benchmarks/changelog/
  • 本地硬件路径:/en/affiliate/hardware-upgrade/
  • 云端回退:/go/runpod and /go/vast

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