Puis-je faire tourner Qwen 3 4B ?
Qwen 3 4B de Alibaba demande environ 6 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (2.4 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~126 tok/s sur un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Lecture des signaux matériels…
Notes pratiques
Qwen 3 4B est le modèle vers lequel se tourner quand on veut du vrai raisonnement dans un petit format. En quantification 4-bit, il pèse environ 2.4 GB, ce qui lui permet de tenir à peu près partout : un GPU de 6 GB garde de la marge, n'importe quel Mac Apple Silicon l'avale sans broncher, et même un vieux portable avec une carte intégrée peut l'héberger. Pour un usage confortable, comptez au minimum 6 GB de RAM. Sur une machine sans GPU ou un appareil de type Raspberry, c'est l'un des rares modèles qui reste réellement utile à cette empreinte, et pas seulement chargeable sur le papier.
À l'usage quotidien, il paraît rapide. Sur une RTX 3060, il atteint environ 126 tokens par seconde en 4-bit, et un M-series Max tourne autour de 144, bien au-delà de la vitesse de lecture : les réponses défilent instantanément pour le chat et les courtes chaînes de raisonnement. Une 4090 grimpe à environ 353 si vous en avez une. En CPU pur sur DDR5, on tombe à environ 21 tokens par seconde, lent mais exploitable pour des tâches en arrière-plan. La fenêtre de contexte est de 32K, largement suffisante pour la plupart des travaux, mais la remplir fait monter la mémoire totale à environ 5.5 GB : sur une machine juste à 6 GB, gardez donc un contexte de travail modeste.
Face à sa propre famille, Qwen 3 4B est la montée en gamme évidente par rapport à Qwen 3 1.7B quand le plus petit modèle commence à trébucher sur les prompts multi-étapes, tout en restant bien plus léger que la catégorie 7-8B. Phi-4 Mini 3.8B est une alternative raisonnable à taille comparable et fait globalement jeu égal sur le chat, mais la vraie force de Qwen 3 4B, c'est de jouer au-dessus de son nombre de paramètres sur les tâches de raisonnement, pour un coût d'exécution minime. Il est distribué sous licence Apache 2.0 : vous pouvez donc l'utiliser commercialement et en production sans souci de licence, ce qui est rare à ce rapport qualité/taille.
Caractéristiques
Taille selon la quantisation
| Quantisation | Bits/poids | Téléchargement | RAM min. | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | Perte sensible |
| Q4_K_MRecommandée | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | Recommandée |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | Élevée |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | Quasi originale |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 GB | Originale |
Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →
Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte
| Contexte | Cache KV (est.) | Mémoire totale (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.4 GB | ~2.8 GB |
| 8K tokens | ~0.8 GB | ~3.2 GB |
| 32K tokens | ~3.1 GB | ~5.5 GB |
Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.
Vitesse estimée selon le matériel
| Matériel | Bande passante | ~Vitesse |
|---|---|---|
| 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 |
La génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.
Le faire tourner en local
Le chemin le plus simple est Ollama — une commande et vous discutez :
ollama run qwen3:4bSources et téléchargements
Ollama Library
Téléchargez et lancez le modèle avec une seule commande.
ollama.comHugging Face
Poids du modèle, fichiers et détails de la licence.
huggingface.coDépôt GitHub officiel
Code source, releases et issues de Alibaba.
github.comAlibaba — page officielle
Page officielle et documentation de Alibaba.
qwen.ai