为支持开发者社区，Qwen2.5-7B 目前可在 Novita AI 上免费使用。
Qwen 2.5 VL 72B 与 Qwen 2.5 72B：显存需求对比
根据 Hugging Face 的数据，Qwen 2.5VL 72B 至少需要 384 GB 显存，而 Qwen 2.5 72B 仅需 146.77 GB！
部署 Qwen 2.5 VL 72B 的推荐 GPU
| 配置 | 总显存 | 备注 |
|---|---|---|
| 8× A100 80GB | 640 GB | 大型模型推理的标准配置 |
| 8× H100 80GB | 640 GB | 性能优于 A100 |
| 8× L40S 48GB | 384 GB | 英伟达新款企业级 GPU，性价比高，但可能需要优化管线或 8 位量化才能完全容纳模型。 |
8× L40S = **384 GB 总显存 ，恰好处于 Qwen2.5-VL-72B ** 文档标注的最低要求边缘。
您可能需要使用模型并行以及 vLLM、DeepSpeed 或 Hugging Face 的
accelerate优化来确保稳定运行。如果 FP16 无法装入内存，请考虑 8 位或 4 位量化。
部署 Qwen 2.5 VL 72B 的成本
1. 部署成本大幅提高
- 您需要 更多 GPU（例如 8×A100 80GB 或多块 H100），或高端 GPU 节点。
- 与纯文本版本相比，云端部署的成本显著增加。
2. 更高的硬件门槛
- 许多开发者根本 无法在本地运行 VL-72B，它需要多 GPU 设置和高效的模型并行。
- 还需要高内存带宽和优化的基础设施来保证稳定的推理。
3. 推理费用更高
- 由于资源消耗增加，API 提供商会收取更高费用。
- 推理成本可能是同参数量纯文本模型的 2–3 倍（甚至更多）。
4. 推理速度更慢
- 视觉编码器和多模态融合层增加了复杂性。
- 处理图像会带来额外的令牌吞吐量开销，增加延迟。
为什么 Qwen 2.5 VL 72B 比同尺寸 LLM 需要更多显存
Qwen2.5-VL-72B 是阿里云开发的最先进多模态大语言模型，旨在理解和生成来自视觉（图像和视频）及文本输入的内容。
凭借 720 亿参数，它在文档解析、图表分析、视觉问答和长视频理解等任务中表现出色，适用于 AI 代理和企业自动化等复杂场景。
1. 动态分辨率与帧率采样
它的作用：
Qwen2.5-VL-72B 引入了动态分辨率和 **时间帧采样 ，使其能够以不同帧率处理视频。这意味着模型可以适应不同的运动速度，识别关键事件，并推理时间——例如场景中“某事发生的时间”。为了支持这一点，模型使用绝对时间和帧 ID 信息更新其 ** 多模态旋转位置嵌入（mRoPE）。
对显存的影响：
虽然动态采样听起来高效，但支持可变分辨率和帧率意味着模型需要为多种时间模式预留容量。这增加了内存需求，尤其是在处理高分辨率或长时间视频时。此外，将 mRoPE 扩展到时间维度意味着更多的令牌、更多的嵌入和更多的注意力层——所有这些都会推高显存使用量。
2. 精简的视觉变换器（ViT）
它的作用：
模型的视觉编码器基于 **采用窗口注意力的视觉变换器 **，它会局部处理图像补丁，而不是一次性处理整张图。这有助于减少计算量。Qwen2.5-VL 还使用 SwiGLU 和 RMSNorm——这些现代技术可改善收敛速度和数值稳定性，同时保持与主力 Qwen2.5 语言模型的兼容性。
对显存的影响：
与全注意力相比，窗口注意力确实有助于节省内存，尤其是对于高分辨率图像。然而，视觉编码器本身——特别是在 72B 模型中——仍然会带来显著的开销。SwiGLU 和 RMSNorm 本身并不是显存大户，但它们增加了额外的层和运算。结果是，视觉堆栈比某些模型更高效，但要平稳运行，尤其是在大批量大小或长上下文场景下，仍然需要 数十 GB 的额外显存。
Qwen2.5-VL-72B 针对性能进行了优化，但其架构本质上是 多模态且内存密集型的。它不仅能理解文字，还能理解复杂的视觉和时间模式。
这些能力伴随着显著的显存代价，使其比标准的 72B 纯文本模型要求高得多——即使架构效率是首要考虑因素。
Qwen2.5 VL 72B 的本地部署并不容易
由于高达 384 GB 的显存需求，在本地部署 Qwen2.5-VL-72B 可能会让人望而却步。虽然有几种方法可以减轻负担，但每种方法都有其复杂性：
- 量化 将模型压缩到 8 位甚至 4 位精度，可将内存使用量减少高达 75%。但这需要 GPTQ 或 AWQ 等工具，并且可能影响精度或兼容性。
- 模型并行 将模型拆分到多个 GPU 上，即使单个 GPU 没有足够内存也能运行。但这需要高速互连（如 NVLink）和仔细的设置——对初学者不友好。
- 高效推理引擎（如 vLLM）可以优化内存复用和吞吐量，但仍需要扎实的基础设施和一些工程工作才能集成到生产环境中。
- 云端部署 消除了硬件障碍，但您需要管理扩展、正常运行时间和成本——而且通常仍然需要自定义容器设置。
简而言之：所有这些方案都可行，但它们要么耗费时间，要么耗费金钱，或者两者兼而有之。因此，对于许多希望快速获得 Qwen2.5-VL-72B 多模态能力的开发者、研究人员和团队来说，最好的选择往往是最简单的——使用经过良好优化的 API 服务。
改用 API
使用 API 可以省去设置硬件、管理内存或担心兼容性的麻烦。您可以即时获得 Qwen2.5-VL-72B 的全部能力——视觉、语言和视频理解——而无需承担基础设施负担。只需发送请求，获得响应，然后专注于构建应用。
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取 API 密钥
为了对 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图中所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用您编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，将所需的库导入您的开发环境。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。
from openai import OpenAI
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
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": "Hi there!",
}
],
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 很前沿，但其资源要求很高。与其摸索多 GPU 设置或调整量化，大多数用户最好使用高性能 API。它更快、更简单，让您专注于重要的事情——构建智能应用。
我能在单张 GPU 上运行 Qwen2.5-VL-72B 吗？
不能，除非您进行重度量化（例如 4 位），并使用非常高端如 H100 120GB 的 GPU——即便如此，性能也可能受影响。
有 Qwen-VL 的轻量版本吗？
有，Qwen2.5-VL-7B 和 Qwen2.5-VL-3B 提供了类似的多模态能力，硬件成本更低。
我可以使用 API 进行图像 + 文本提示吗？
当然可以。Novita AI 的 Qwen 2.5 VL 72B API 支持完整的多模态输入——包括长视频帧、图表和基于图像的问答。
*Novita AI *是一个 AI 云平台，为开发者提供简单易用的 API 来部署 AI 模型，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
