هل يمكنني تشغيل Qwen 3 4B؟
يحتاج Qwen 3 4B من Alibaba إلى نحو 6 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 2.4 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~126 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Qwen 3 4B هو النموذج الذي تلجأ إليه حين تريد استدلالًا حقيقيًا من شيء صغير الحجم. عند تكميم 4-bit يبلغ حجمه نحو 2.4 GB، فيتسلل إلى أي جهاز تقريبًا: بطاقة GPU بسعة 6 GB تتركه مع فسحة، وأي جهاز Mac بمعالج Apple Silicon يبتلعه كاملًا، وحتى حاسوب محمول قديم ببطاقة مدمجة يستطيع تشغيله. الحد الأدنى الذي تريده لاستخدام مريح هو نحو 6 GB من RAM. إن كنت تعمل على جهاز يعتمد على CPU فقط أو على جهاز من فئة Raspberry، فهذا من النماذج القليلة التي تبقى مفيدة فعليًا عند هذا الحجم بدلًا من أن تكون قابلة للتحميل تقنيًا فحسب.
في الاستخدام اليومي يبدو سريعًا. على بطاقة RTX 3060 يصل إلى نحو 126 توكنًا في الثانية عند 4-bit، ويبلغ معالج M-series Max قرابة 144، وكلاهما يتجاوز سرعة القراءة بكثير، فتتدفق الردود فوريًا في المحادثة وسلاسل الاستدلال القصيرة. وبطاقة 4090 تبلغ نحو 353 إن توافرت لديك. أما الاعتماد على CPU وحده مع ذاكرة DDR5 فيهبط إلى نحو 21 توكنًا في الثانية، وهو بطيء لكنه صالح للمهام الخلفية. نافذة السياق هي 32K، وهي وافية لمعظم الأعمال، لكن ملأها يرفع إجمالي الذاكرة إلى نحو 5.5 GB، لذا أبقِ سياق العمل متواضعًا على جهاز ضيق بسعة 6 GB.
ضمن عائلته نفسها، يمثل Qwen 3 4B الترقية البديهية عن Qwen 3 1.7B حين يبدأ النموذج الأصغر بالتعثر في المطالبات متعددة الخطوات، مع بقائه أخف بكثير من فئة 7-8B. ويُعد Phi-4 Mini 3.8B بديلًا معقولًا بحجم مماثل، وعادةً ما يتبادل معه الأفضلية في المحادثة، لكن السمة البارزة في Qwen 3 4B هي تفوقه على ما يوحي به عدد معاملاته في مهام الاستدلال مقابل تكلفة تشغيل زهيدة. ويأتي مرخّصًا بموجب Apache 2.0، فيمكنك استخدامه تجاريًا وفي الإنتاج دون قلق بشأن الترخيص، وهو أمر نادر عند هذه النسبة بين الجودة والحجم.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 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 | ~0.4 GB | ~2.8 GB |
| 8K رمز | ~0.8 GB | ~3.2 GB |
| 32K رمز | ~3.1 GB | ~5.5 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 | ~126 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~353 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~35 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~95 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~144 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~21 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 qwen3:4b