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Qwen · Code · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Modelle fürs Programmieren: Code schreiben, erklären und vervollständigen.

Apache-2.0

Größe (kompakt)29,5 GB
Kleinste Variante–
LizenzApache-2.0
Parameter14B
KategorieCode
Downloads (30 Tage)1,7 Mio.
Likes200
Aktualisiertvor 2 Jahren
Erstelltvor 2 Jahren
Hersteller/OrgQwen
Tensor-TypBF16
Repo-Größe (alle Dateien)29,6 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein Code-Spezialist von Alibaba (Qwen-Familie), der Programme schreibt, Fehler findet, Code erklärt und bei Programmierfragen weiterhilft – in vielen Sprachen wie Python, JavaScript, C++ und mehr.

Stärken

Bei Codeaufgaben liefert es für seine Größe erstaunlich solide Ergebnisse und schlägt sich in Benchmarks besser als viele gleich große Modelle – besonders beim Debuggen und Code-Vervollständigen.

Grenzen

Als Modell mit 14 Milliarden Parametern braucht es ordentliche Hardware (am besten 24+ GB VRAM, mit Quantisierung weniger), und für komplexe Architekturfragen oder exotische Programmiersprachen stößt es an seine Grenzen.

Für wen?

Wer programmiert und ein lokales Modell sucht, das schnell mit Code-Domains umgeht, ohne dass die Daten das Haus verlassen – ideal als Assistent für Code-Reviews, Erklärungen und kleine Entwürfe.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Programmiert mitSpeziell fürs Schreiben, Erklären und Vervollständigen von Code.
Basis: Qwen2.5-Coder-14BAufgebaut auf Qwen/Qwen2.5-Coder-14B (Feintuning) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Paper / ForschungarXiv:2409.12186, arXiv:2309.00071, arXiv:2407.10671 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz96 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Inferenz-APIBei Hugging Face direkt im Browser ausprobierbar (Inferenz-Profil vorhanden).
SpracheEnglisch
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Millionenfach geladen1,7 Mio. Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: qwen2 · Bibliothek: transformers

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft Qwen2.5-Coder-14B-Instruct auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet Qwen2.5-Coder-14B-Instruct?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: Qwen3-14B · Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8 · DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.