qwen2.5-coder:32b:RTX 3090 历史测速与使用边界
`qwen2.5-coder:32b` 在 24GB RTX 3090 上以 **32.0 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。建议首先在离线或后台任务中测试它,如果交互式响应时间很重要,请考虑使用更小的量化版本。
快速评判
qwen2.5-coder:32b 在 24GB RTX 3090 上以 32.0 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。建议首先在离线或后台任务中测试它,如果交互式响应时间很重要,请考虑使用更小的量化版本。
qwen2.5-coder:32b 在更高量化级别下接近 24GB 边界。如果您在 RTX 3090 上需要上下文余量,请考虑 Q4 或 Q5。在此 RTX 3090 上当前测量的模型中,它的吞吐量排名 18 个模型中的第 12 位。下一个更快的模型是 qwq:32b (36.0 tok/s,快 12%)。下一个更慢的模型是 qwen3.6:35b (18.1 tok/s,慢 77%)。
每日目标很简单:帮助 3090 拥有者决定今晚下载什么、跳过什么,以及何时云端备用是更好的时间利用方式。
今日精选
- 模型:
qwen2.5-coder:32b - 类别: 编程
- 规模等级: 大型
- 性能等级: 审慎
- RTX 3090 速度: 32.0 tok/s
- 延迟: 3715 毫秒
- 测试时间: 2026-08-05T05:23:10Z
- 基准命令:
ollama run qwen2.5-coder:32b
谁应该尝试
- 正在本地 RTX 3090 上评估
qwen2.5-coder:32b用于代码补全、重构或智能体编程的开发者。 - 希望拥有私有、离线编程助手,而无需将源代码发送到云 API 的团队。
- 任何正在比较
qwen2.5-coder:32b与 Copilot 或云端编程智能体在延迟和吞吐量方面表现的人。
谁应该跳过
- 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。
- 需要在特定编程语言上获得保证性能的团队;请先使用自己的基准进行测试。
- 8GB/12GB GPU 拥有者,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:编程任务通常在温度为 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
gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | latency 1524 ms | test 2026-04-29T05:39:58Zqwen3-coder:30b: 140.1 tok/s | latency 1039 ms | test 2026-08-05T05:23:10Zqwen3:8b: 120.9 tok/s | latency 1485 ms | test 2026-08-05T05:23:10Zqwen2.5:14b: 84.0 tok/s | latency 946 ms | test 2026-04-29T05:39:58Zministral-3:14b: 79.7 tok/s | latency 2084 ms | test 2026-08-05T05:23:10Z
RTX 3090 决策指南
- 离线优先:将
qwen2.5-coder:32b优先用于计划的批量推理、研究或验证工作流。 - 上下文是瓶颈:将上下文缩减到任务所需的最小可行长度。
- 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。
- 交互式任务使用云端:如果需要实时响应,请将
qwen2.5-coder:32b视为云端备用选项。
待验证的比较
qwen2.5-coder:32b与基准测试中下一个最快和下一个最慢的模型进行比较。qwen2.5-coder:32b与gpt-oss:20b— 相同规模等级,32 tok/s 对比 156 tok/s。qwen2.5-coder:32b的本地功耗成本与相同工作负载下 A100 租用成本的比较。
后续操作
- 估算 VRAM 适用性:/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/
- 云端备用:/go/runpod and /go/vast
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