Qwen QwQ-32B 推理模型,Apache 2.0 授權,128K 上下文,數學和科學推理能力頂尖,Q4 約需 20 GB VRAM,RTX 3090/4090 可運行。
| 量化 | 1K | 4K | 8K | 16K | 32K | 64K | 128K |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 65.4 GB | 68.1 GB | 70.9 GB | 75.7 GB | 84.0 GB | 98.7 GB | 124.4 GB |
| Q2_K | 11.8 GB | 14.5 GB | 17.3 GB | 22.1 GB | 30.4 GB | 45.1 GB | 70.8 GB |
| Q3_K_M | 15.4 GB | 18.1 GB | 20.9 GB | 25.7 GB | 34.0 GB | 48.7 GB | 74.4 GB |
| Q4_K_M★ | 19.4 GB | 22.1 GB | 24.9 GB | 29.7 GB | 38.0 GB | 52.7 GB | 78.4 GB |
| Q5_K_M | 23.4 GB | 26.1 GB | 28.9 GB | 33.7 GB | 42.0 GB | 56.7 GB | 82.4 GB |
| Q6_K | 27.4 GB | 30.1 GB | 32.9 GB | 37.7 GB | 46.0 GB | 60.7 GB | 86.4 GB |
| Q8_0 | 35.4 GB | 38.1 GB | 40.9 GB | 45.7 GB | 54.0 GB | 68.7 GB | 94.4 GB |
安裝 Ollama 後直接執行,自動下載並運行模型。
ollama run qwq:32b
適合進階用戶,支援 CPU 和 GPU 混合推理,可精確控制量化等級。
# Download GGUF model from Hugging Face, then run: ./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128
適合生產環境,支援批次推理和 OpenAI 相容 API。
pip install vllm vllm serve Qwen --dtype auto
ollama run qwq:32b分享你的使用體驗,幫助其他人了解這個模型