🧠 語言模型Apache 2.0

QwQ-32B

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。

📅 發布:2024-11資料更新:2026年3月25日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
24.9 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF1665.4 GB68.1 GB70.9 GB75.7 GB84.0 GB98.7 GB124.4 GB
Q2_K11.8 GB14.5 GB17.3 GB22.1 GB30.4 GB45.1 GB70.8 GB
Q3_K_M15.4 GB18.1 GB20.9 GB25.7 GB34.0 GB48.7 GB74.4 GB
Q4_K_M19.4 GB22.1 GB24.9 GB29.7 GB38.0 GB52.7 GB78.4 GB
Q5_K_M23.4 GB26.1 GB28.9 GB33.7 GB42.0 GB56.7 GB82.4 GB
Q6_K27.4 GB30.1 GB32.9 GB37.7 GB46.0 GB60.7 GB86.4 GB
Q8_035.4 GB38.1 GB40.9 GB45.7 GB54.0 GB68.7 GB94.4 GB

部署指南

方法一:Ollama(最簡單)

安裝 Ollama 後直接執行,自動下載並運行模型。

ollama run qwq:32b

方法二:llama.cpp

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

方法三:vLLM(高效能伺服器)

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

規格

參數量32B
最大上下文128K tokens
HF 下載量58K/月

模型強項

頂尖數學推理科學問題解決超長上下文高效邏輯思考多功能部署

推薦用途

  • 處理複雜的科學計算與數學證明,作為研究輔助工具。
  • 進行深度邏輯分析與推理,解決高難度學術問題。
  • 在有限硬體資源下,部署於 RTX 3090/4090 進行高效推理。

標籤

推理128KApache 2.0數學

部署工具

OllamavLLMllama.cppSGLang

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