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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

Paramètres4B
Fenêtre de contexte32K tokens
ÉditeurAlibaba
LicenceApache 2.0
Sortie2025-04
Idéal pourChat, Raisonnement

Taille selon la quantisation

QuantisationBits/poidsTéléchargementRAM min.Qualité
Q2_K3.351.7 GB4 GBPerte sensible
Q4_K_MRecommandée4.852.4 GB6 GBRecommandée
Q5_K_M5.652.8 GB6 GBÉlevée
Q8_08.54.3 GB8 GBQuasi originale
F16168.0 GB12 GBOriginale

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

ContexteCache 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

MatérielBande passante~Vitesse
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~126 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~353 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~35 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~95 tok/s
Apple M-series Max410 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 qwen3:4b

Questions fréquentes