Posso rodar o Qwen 3 4B?
O Qwen 3 4B, da Alibaba, precisa de cerca de 6 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 2.4 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~126 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.
Lendo os sinais do seu hardware…
Notas do mundo real
O Qwen 3 4B é o modelo que você procura quando quer raciocínio de verdade em algo pequeno. Em quantização de 4 bits ele fica em torno de 2.4 GB, então cabe em quase tudo: uma GPU de 6 GB sobra espaço, qualquer Mac com Apple Silicon engole o modelo inteiro e até um notebook antigo com placa integrada consegue rodá-lo. O mínimo recomendado para um uso confortável é cerca de 6 GB de RAM. Se você roda em uma máquina só com CPU ou em um dispositivo classe Raspberry, este é um dos poucos modelos que continua realmente útil nesse tamanho, em vez de apenas tecnicamente carregável.
No dia a dia ele parece rápido. Numa RTX 3060 ele alcança cerca de ~126 tok/s em 4 bits, e um M-series Max fica perto de ~144 tok/s, ambos bem acima da velocidade de leitura, então as respostas chegam na hora para chat e cadeias curtas de raciocínio. Uma 4090 chega a uns ~353 tok/s, se você tiver uma. Só CPU em DDR5 cai para uns ~21 tok/s, lento mas viável para tarefas em segundo plano. A janela de contexto é de 32K, suficiente para a maioria dos trabalhos, mas enchê-la empurra a memória total para cerca de 5.5 GB, então numa máquina apertada de 6 GB mantenha seu contexto de trabalho enxuto.
Dentro da própria família, o Qwen 3 4B é o salto óbvio a partir do Qwen 3 1.7B quando o modelo menor começa a tropeçar em prompts de várias etapas, mantendo-se bem mais leve que a faixa de 7-8B. O Phi-4 Mini 3.8B é uma alternativa razoável de tamanho parecido e costuma empatar no chat, mas o destaque do Qwen 3 4B é render acima da sua contagem de parâmetros em tarefas de raciocínio pelo pouco que custa para rodar. Ele vem sob licença Apache 2.0, então você pode usá-lo comercialmente e em produção sem preocupações de licença, algo raro nessa relação qualidade/tamanho.
Especificações
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 GB | Original |
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
| Contexto | Cache KV (est.) | Memória total (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 |
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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| 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 |
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 qwen3:4bFontes e downloads