Qwen2.5-VL 7B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Alibaba ・公開 2025-01 ・ 7.62Bパラメータ・データ更新 2026-10-02

画像理解の7B。Qwen3-VL以前の定番。4bitならVRAM 8GBに収まる

5.4GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）

VRAM 6GB実用になるいちばん安いGPU: GeForce RTX 3060 Laptop

16GB実用になるいちばん小さいMac: M2 Pro（16GB）

128,000最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Qwen3-VLが出る前の世代の画像理解モデルで、7Bの指示調整版です。配布元が前面に出しているのは、請求書や帳票、表のスキャンを読んで中身を構造化して返す使い方と、物体の位置を枠や点の座標としてJSONで返す機能。4bitと8kの文脈で5.4GBなので、RTX 2060 6GBで推定49.5tok/s、M2 Pro（16GB）で推定33.5tok/sです。帳票の読み取りを手元で回したい、VRAM 6〜8GBの人向け。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF）に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（28層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化	ファイル	KVキャッシュ（8k）	必要合計	GPUなら	Macなら
2bit（IQ2_M）品質劣化大。最後の手段	2.7GB	0.4GB	3.7GB	VRAM 6GB〜	8GB〜
2bit（Q2_K）品質劣化大。最後の手段	2.8GB	0.4GB	3.8GB	VRAM 6GB〜	8GB〜
3bit（Q3_K_M）メモリ優先	3.5GB	0.4GB	4.6GB	VRAM 6GB〜	8GB〜
4bit（IQ4_XS） Q4_K_Mより一回り小さい	3.9GB	0.4GB	5.0GB	VRAM 6GB〜	8GB〜
4bit（Q4_K_M）標準。迷ったらこれ	4.4GB	0.4GB	5.4GB	VRAM 6GB〜	16GB〜
5bit（Q5_K_M）品質重視	5.1GB	0.4GB	6.2GB	VRAM 8GB〜	16GB〜
6bit（Q6_K）ほぼ無劣化	5.8GB	0.4GB	6.9GB	VRAM 8GB〜	16GB〜
8bit（Q8_0）無劣化に近い	7.5GB	0.4GB	8.7GB	VRAM 10GB〜	16GB〜
16bit（BF16）元精度	14GB	0.4GB	16GB	VRAM 20GB〜	24GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen2.5-VL 7BはAlibabaが2025年1月に公開した7.62Bのモデルです。GGUFのヘッダには28層と書かれており、全パラメータを毎回読み出すdense型なので、生成速度はファイルサイズとメモリ帯域幅でほぼ決まります。全28層が全域注意で、KVヘッド4・head次元128。

KVキャッシュはトークン数に正比例して増えます。1トークンあたりのKVキャッシュは約56KB（fp16）で、コンテキスト長にそのまま比例します。実際の値は、8,192トークンで0.4GB、学習時の上限128,000トークンまで伸ばすと6.8GBです。

ライセンス表記: apache-2.0（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

KVは1トークン56KBで、同じ8B級のQwen3-VL 8B（144KB）より小さく済みます。32kで約1.8GB、上限の128,000トークンでも約6.8GB。後継のQwen3-VL 8Bは4bitに8kの文脈込みで6.5GBとひと回り大きく、実効5.5GBのVRAM 6GB機にはこちらしか収まりません。

1時間を超える動画の理解も配布元は掲げていますが、その例はTransformersとqwen-vl-utilsを使うPython側の話です。GGUFとmmprojの組み合わせで扱うのは主に静止画。Transformersで動かすなら、配布元はソースから入れた最新版を勧めています。

ライセンスはApache 2.0で、業務の帳票処理に組み込む際の制約は少ない部類です。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはqwen2vlで、当サイト収録の204モデル中3本が同じ系統です。ツール側の対応状況は、使う前に確認しておくと確実です。

配布元はunsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instructです。

得意分野は画像を含む文書の読み取りです。

同じAlibabaのモデルでは、サイズの近いものにQwen2.5 7B（7.62B）、Qwen2.5-Coder 7B（7.62B）、Qwen3-VL 8B（8.19B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（4.4GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。全層が全域注意なので、コンテキスト長に比例してKVが増えます。

コンテキスト	KVキャッシュ	必要合計	必要なGPU	必要なMac
4,096	0.2GB	5.2GB	VRAM 6GB〜	8GB〜
8,192既定	0.4GB	5.4GB	VRAM 6GB〜	16GB〜
16,384	0.9GB	5.9GB	VRAM 8GB〜	16GB〜
32,768	1.8GB	6.7GB	VRAM 8GB〜	16GB〜
65,536	3.5GB	8.5GB	VRAM 10GB〜	16GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約1.8GBから約0.9GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル	開発元	4bitで必要	一言
ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B	ELYZA	5.4GB	推論過程を省いてすぐ答える日本語7B。VRAM 8GB
ABEJA Qwen2.5 7B Japanese	ABEJA	5.4GB	ABEJAの日本語追加学習7B。VRAM 8GB
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B	DeepSeek	5.4GB	推論（考えてから答える）型の入門
Qwen2.5 7B	Alibaba	5.4GB	2024年の定番7B。4bitならVRAM 8GBに収まり、GPUなしのメモリ16GBでも動く
Qwen2.5-Coder 7B	Alibaba	5.4GB	軽いコード補助用。VRAM 8GBで実用になる
Falcon-H1R 7B	TII	5.3GB	Mamba系を混ぜたハイブリッド構造の推論型7B。GPUなしのメモリ16GBのPCでも動く