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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

Parâmetros4B
Janela de contexto32K tokens
FornecedorAlibaba
LicençaApache 2.0
Lançamento2025-04
Ideal paraChat, Raciocínio

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.351.7 GB4 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.852.4 GB6 GBRecomendada
Q5_K_M5.652.8 GB6 GBAlta
Q8_08.54.3 GB8 GBQuase original
F16168.0 GB12 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~0.4 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

HardwareLargura de banda~Velocidade
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

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 qwen3:4b

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Qwen 3 4B — Posso rodar localmente?