← Todos os modelosVERIFICAÇÃO DE MODELO

Posso rodar o Qwen 3 1.7B?

O Qwen 3 1.7B, da Alibaba, precisa de cerca de 3 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 1.0 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~297 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Qwen 3 1.7B é um modelo de chat minúsculo, feito para quem quer um assistente local que carrega instantaneamente e quase não pesa no hardware. Em quantização de 4 bits ele ocupa cerca de 1 GB em disco, e o conjunto inteiro roda em aproximadamente 3 GB de RAM, então cabe em praticamente qualquer coisa: um notebook antigo, uma placa do tipo Raspberry Pi, um celular ou uma GPU de entrada que você nem lembrava que tinha. É o modelo que você escolhe quando não tem uma placa de vídeo dedicada ou quer algo rodando em segundo plano sem se preocupar com memória.

Em uma GPU de verdade ele é quase absurdamente rápido. Uma RTX 3060 entrega por volta de ~297 tok/s e uma 4090 ultrapassa ~831 tok/s, enquanto um Apple Silicon M Max fica perto de ~338 tok/s. Até em CPU pura com DDR5 ele consegue cerca de ~49 tok/s, o que ainda é mais rápido do que você lê. A janela de contexto é de 32K e, ao contrário dos modelos pesados, aqui dá pra preenchê-la de verdade sem muita dor: no contexto completo de 32K o consumo total fica em apenas cerca de 3.1 GB, então uma máquina modesta segura uma conversa longa na memória com folga.

Hora da honestidade: com 1.7B de parâmetros, isto é um modelo de chat, não um motor de raciocínio. Ele dá conta de perguntas e respostas curtas, reescrita e chamadas de ferramenta simples, mas fica frágil em lógica de múltiplas etapas ou qualquer coisa que exija planejamento real. Se você tiver memória sobrando, o Qwen 3 4B costuma raciocinar bem melhor; se estiver ainda mais limitado, o Qwen 3 0.6B é o degrau mais leve abaixo, enquanto o SmolLM2 1.7B é um par do mesmo tamanho que vale comparar. Seu grande trunfo é a relação velocidade/tamanho e, por ser Apache 2.0, você pode usá-lo comercialmente e em produção sem dores de cabeça com licenciamento.

Especificações

Parâmetros1.7B
Janela de contexto32K tokens
FornecedorAlibaba
LicençaApache 2.0
Lançamento2025-04
Ideal paraChat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.350.7 GB3 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.851.0 GB3 GBRecomendada
Q5_K_M5.651.2 GB3 GBAlta
Q8_08.51.8 GB4 GBQuase original
F16163.4 GB6 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.3 GB~1.3 GB
8K tokens~0.5 GB~1.5 GB
32K tokens~2.1 GB~3.1 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~297 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~831 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~82 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~223 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~338 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~49 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run qwen3:1.7b

Perguntas frequentes