Qwen 2.5

Alibabas Arbeitspferd: stark in vielen Sprachen (auch Deutsch), Mathe und strukturierten Ausgaben (JSON). Die Apache-Größen sind auch kommerziell völlig frei.

So nutzt du es

Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).

Größen & Hardware

• Verfügbare Größen: 0.5B–72B (0.5/1.5/3/7/14/32/72)
• Empfohlene Hardware (Q4): 7B: 8 GB · 14B: 16 GB · 32B: 24–32 GB

Im Detail

Qwen 2.5 ist Alibabas breit einsetzbares Basismodell für Chat- und Assistenzaufgaben. Stärken sind Mehrsprachigkeit (auch gutes Deutsch), Mathematik und zuverlässiges strukturiertes JSON – praktisch für die Einbindung in Skripte oder APIs. Die Größenpalette von 0.5B bis 72B deckt fast jede Hardware ab, von Mini-Geräten bis zur Workstation, und alle Größen stehen unter Apache-2.0 für uneingeschränkte kommerzielle Nutzung. Für die meisten Zwecke lohnt sich mittlerweile eher der Nachfolger Qwen 3 mit Thinking-Modus und effizienteren MoE-Varianten – Qwen 2.5 bleibt aber eine solide, gut getestete Wahl, wenn Kompatibilität mit bestehenden Tools wichtiger ist als neueste Technik.

Praxis-Tipp

Für strukturierte Datenextraktion eignet sich das 7B-Modell gut: ‘Gib das Ergebnis als JSON mit den Feldern Name, Datum, Betrag aus’ liefert zuverlässig valides JSON.

Siehe auch

• Qwen 3
• Mistral Small 3.x

Lizenz & Quelle

• Lizenz: Apache-2.0 (7B/14B/32B); 3B + 72B: eigene Qwen-Lizenz
• Quelle: Ollama
• Quelle: HF