هل يمكنني تشغيل Qwen 3 14B؟
يحتاج Qwen 3 14B من Alibaba إلى نحو 16 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 9.0 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~34 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Qwen 3 14B هو النموذج الذي تلجأ إليه عندما يبدو نموذج 8B خفيفاً أكثر من اللازم لكنك لا تريد القفز إلى تنزيل من فئة 30B. بعدد 14.8B معامل فهو نموذج كثيف (dense)، أي أن المعاملات كلها نشطة في كل توكن، وعند تكميم 4-bit يستقر حجمه حول 9 GB. هذا أكبر قليلاً من أن تستوعبه بطاقة بذاكرة 12 GB بأريحية مع سياق كبير، لكنه يعمل جيداً على بطاقة GPU بذاكرة 16 GB ويعمل بسلاسة ضمن الذاكرة الموحّدة على أجهزة Apple Silicon Mac ذات الذاكرة الأعلى. الحد الأدنى الذي تريده هو نحو 16 GB من الذاكرة. وهو مصمّم للمحادثة والاستدلال أكثر منه للرؤية أو توليد الكود الثقيل.
في الاستخدام اليومي يبدو أكثر تأنياً بوضوح من النماذج الصغيرة، خصوصاً في المطالبات متعددة الخطوات حيث يثبت وضع الاستدلال فيه جدارته. على بطاقة RTX 3060 12GB يمكنك توقّع نحو 34 tok/s عند 4-bit، وتأتي شريحة M-series Max خلفها مباشرة بنحو 39؛ أما بطاقة 4090 فترفعه إلى نحو 95 وهو ما يتجاوز سرعة القراءة بكثير. نافذة السياق 128K حقيقية لكنها مكلفة: املأها وترتفع الذاكرة الإجمالية إلى نحو 31 GB، لذا على أي إعداد دون 24 GB فأكثر ستحتاج إلى إبقاء سياق العمل عند بضعة آلاف توكن فقط.
في مواجهة DeepSeek R1 14B الذي يشترك معه في عدد المعاملات نفسه، يكون Qwen 3 14B الخيار الأكثر عمومية: إذ يميل R1 إلى الانغماس أكثر في سلاسل استدلال طويلة (chain-of-thought)، بينما يبدو Qwen 3 14B عموماً أكثر توازناً للمحادثة اليومية واتّباع التعليمات المنظّمة. وإن أردت شيئاً أخفّ بكثير من العائلة نفسها، فإن Qwen 3 1.7B يقلّص البصمة بشكل كبير على حساب العمق. أبرز ما يميّز Qwen 3 14B أنه يأتي برخصة Apache 2.0، فيمكنك استخدامه تجارياً وفي الإنتاج دون أي قيود خاصة بمزوّد معيّن، وهو أمر نادر عند هذا المستوى من القدرة.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 6.2 GB | 12 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 9.0 GB | 16 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 10.5 GB | 16 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 15.7 GB | 24 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 29.6 GB | 48 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~0.7 GB | ~9.7 GB |
| 8K رمز | ~1.4 GB | ~10.4 GB |
| 32K رمز | ~5.5 GB | ~14.5 GB |
| 128K رمز | ~22.1 GB | ~31.1 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~34 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~95 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~9 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~26 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~39 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~6 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run qwen3:14b