Para apoyar a la comunidad de desarrolladores, Qwen2.5-7B está disponible actualmente de forma gratuita en Novita AI.
Qwen 2.5 VL 72B vs Qwen 2.5 72B: Requisitos de VRAM
Desde Hugging Face, podemos encontrar que Qwen 2.5VL 72B necesita al menos 384 VRAM, ¡mientras que Qwen 2.5 72B solo necesita 146.77 GB!
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GPUs recomendadas para desplegar Qwen 2.5 VL 72B
| Configuración | VRAM total | Notas |
|---|---|---|
| 8× A100 80GB | 640 GB | Configuración estándar para inferencia de modelos grandes |
| 8× H100 80GB | 640 GB | Mejor rendimiento que las A100. |
| 8× L40S 48GB | 384 GB | GPU empresarial más reciente de NVIDIA. Rentable, pero puede necesitar un pipeline optimizado o cuantización de 8 bits para que el modelo quepa completamente. |
8× L40S = 384 GB de VRAM total, justo en el límite del mínimo documentado para Qwen2.5-VL-72B.
Puede que necesites paralelismo de modelo y optimizaciones de vLLM, DeepSpeed o
acceleratede Hugging Face para garantizar la estabilidad.Considera la cuantización de 8 o 4 bits si FP16 no cabe en la memoria.
El coste de desplegar Qwen 2.5 VL 72B
1. Coste de despliegue mucho más alto
- Necesitarás más GPUs (por ejemplo, 8×A100 80GB o varias H100), o nodos de GPU de gama alta.
- El despliegue en la nube se vuelve significativamente más caro en comparación con la versión solo de texto.
2. Barrera de hardware más alta
- Muchos desarrolladores simplemente no pueden ejecutar VL-72B localmente. Requiere configuraciones de múltiples GPUs y paralelismo de modelo eficiente.
- También exige un alto ancho de banda de memoria e infraestructura optimizada para una inferencia estable.
3. Inferencia más cara
- Los proveedores de API cobrarán más debido al mayor consumo de recursos.
- El coste de inferencia puede ser 2–3 veces más alto (o más) que un modelo de texto puro del mismo tamaño de parámetros.
4. Velocidad de inferencia más lenta
- Los codificadores visuales y las capas de fusión multimodal añaden complejidad.
- El procesamiento de imágenes añade sobrecarga al rendimiento de tokens, aumentando la latencia.
Por qué Qwen 2.5 VL 72B requiere más VRAM que un LLM del mismo tamaño
Qwen2.5-VL-72B es un modelo de lenguaje multimodal de última generación desarrollado por Alibaba Cloud, diseñado para entender y generar contenido a partir de entradas tanto visuales (imágenes y vídeos) como textuales.
Con 72 mil millones de parámetros, destaca en tareas como análisis de documentos, análisis de gráficos, respuesta a preguntas visuales y comprensión de vídeos largos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones complejas como agentes de IA y automatización empresarial.
1. Resolución dinámica y muestreo de fotogramas
Qué hace:
Qwen2.5-VL-72B introduce resolución dinámica y muestreo temporal de fotogramas, lo que le permite procesar vídeos a varias frecuencias de fotogramas. Esto significa que el modelo puede adaptarse a diferentes velocidades de movimiento, identificar eventos clave y razonar sobre el tiempo — por ejemplo, “cuándo ocurrió algo” en una escena. Para apoyar esto, el modelo actualiza sus incrustaciones rotatorias multimodales de posición (mRoPE) con información absoluta de tiempo e ID de fotograma.
Cómo afecta a la VRAM:
Aunque el muestreo dinámico suena eficiente, soportar resoluciones y frecuencias de fotograma variables significa que el modelo debe reservar capacidad para múltiples patrones temporales. Esto aumenta las necesidades de memoria, especialmente al manejar vídeos de alta resolución o larga duración. Además, extender mRoPE a la dimensión temporal implica más tokens, más incrustaciones y más capas de atención — todo lo cual empuja el uso de VRAM hacia arriba.
2. Vision Transformer (ViT) optimizado
Qué hace:
El codificador visual del modelo se basa en un Vision Transformer con atención de ventana, que procesa imágenes en parches localizados en lugar de hacerlo todo a la vez. Esto ayuda a reducir el cálculo. Qwen2.5-VL también usa SwiGLU y RMSNorm — técnicas modernas que mejoran la velocidad de convergencia y la estabilidad numérica, manteniendo la compatibilidad con el modelo de lenguaje principal Qwen2.5.
Cómo afecta a la VRAM:
La atención de ventana ayuda a ahorrar memoria en comparación con la atención completa, especialmente para imágenes de alta resolución. Sin embargo, el codificador visual en sí mismo — especialmente en un modelo de 72B — sigue añadiendo una sobrecarga significativa. SwiGLU y RMSNorm no son grandes consumidores de VRAM por sí solos, pero contribuyen con capas y operaciones adicionales. El resultado es una pila visual que es más eficiente que algunos modelos pero que aún requiere decenas de gigabytes adicionales de VRAM para funcionar sin problemas, especialmente cuando se combina con lotes grandes o contextos largos.
Qwen2.5-VL-72B está optimizado para el rendimiento, pero su arquitectura es inherentemente multimodal y consume mucha memoria. Está construido para entender no solo palabras, sino también patrones visuales y temporales complejos.
Estas capacidades conllevan importantes compensaciones de VRAM, lo que lo hace mucho más exigente que un modelo estándar de 72B solo de texto — incluso cuando la eficiencia arquitectónica es una prioridad máxima.
El despliegue local no es fácil para Qwen2.5 VL 72B
Desplegar Qwen2.5-VL-72B localmente puede ser abrumador debido a sus enormes necesidades de memoria — hasta 384 GB de VRAM. Aunque existen varias formas de reducir la carga, cada una tiene su propia complejidad:
- La cuantización comprime el modelo a precisión de 8 bits o incluso 4 bits, reduciendo el uso de memoria hasta en un 75%. Sin embargo, requiere herramientas como GPTQ o AWQ, y puede afectar la precisión o la compatibilidad.
- El paralelismo de modelo divide el modelo entre múltiples GPUs, permitiendo ejecutarlo incluso si ninguna GPU individual tiene suficiente memoria. Pero esto requiere interconexiones de alta velocidad (como NVLink) y una configuración cuidadosa — no apto para principiantes.
- Motores de inferencia eficientes como vLLM pueden optimizar la reutilización de memoria y el rendimiento, pero aún requieren infraestructura sólida y algo de trabajo de ingeniería para integrarlos en producción.
- El despliegue basado en la nube elimina el obstáculo del hardware, pero necesitarás gestionar el escalado, el tiempo de actividad y el coste — y a menudo aún requiere configuración personalizada de contenedores.
En resumen: todas estas soluciones funcionan, pero cuestan tiempo, dinero o ambos. Es por eso que para muchos desarrolladores, investigadores y equipos que buscan acceso rápido al poder multimodal de Qwen2.5-VL-72B, la mejor opción suele ser la más simple: usar un servicio de API bien optimizado.
Usa la API en su lugar
Usar una API te permite evitar la molestia de configurar hardware, gestionar la memoria o preocuparte por la compatibilidad. Obtienes acceso instantáneo a todas las capacidades de Qwen2.5-VL-72B — visión, lenguaje y comprensión de vídeo — sin la carga de la infraestructura. Solo envía una solicitud, recibe una respuesta y concéntrate en construir.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
Paso 2: Elige tu modelo
Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Empieza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
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Paso 4: Obtén tu clave de API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Entra en la página “Settings” y copia la clave de API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<TU CLAVE DE API DE Novita AI>",
)
model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # o False
max_tokens = 2048
system_content = """Sé un asistente útil"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "¡Hola!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Qwen2.5-VL-72B es de vanguardia, pero sus requisitos de recursos son altos. En lugar de navegar por configuraciones de múltiples GPUs o ajustar la cuantización, la mayoría de los usuarios se beneficiarán de usar una API de alto rendimiento. Es más rápido, más simple y te permite concentrarte en lo que importa: construir aplicaciones inteligentes.
¿Puedo ejecutar Qwen2.5-VL-72B en una sola GPU?
No, a menos que cuantices fuertemente (por ejemplo, 4 bits) y uses una GPU de gama muy alta como la H100 120GB — incluso entonces, el rendimiento puede verse afectado.
¿Existe una versión ligera de Qwen-VL?
Sí, Qwen2.5-VL-7B y Qwen2.5-VL-3B ofrecen capacidades multimodales similares a un menor coste de hardware.
¿Puedo usar la API para indicaciones de imagen + texto?
Por supuesto. Novita AI La API de Qwen 2.5 VL 72B admite entrada multimodal completa — incluyendo fotogramas de vídeo largos, diagramas y preguntas y respuestas basadas en imágenes.
Novita AI es una plataforma de nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma fácil de desplegar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube de GPU asequible y fiable para construir y escalar.
