Qwen3-VL 32B çalıştırabilir miyim?
Alibaba imzalı Qwen3-VL 32B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 32 GB RAM ister (20.0 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. Apple M-series Max üzerinde yaklaşık ~17 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Qwen3-VL 32B, sadece metin okuyan değil görüntülere de gerçekten bakabilen yerel bir asistan isteyenler için Alibaba'nın görsel ve akıl yürütme modeli. 33B yoğun (dense) parametreyle, alıştığınız 7-8B başlangıç modellerinden çok daha ağır bir yük: 4-bit niceleme (quant) yaklaşık 20 GB tutuyor ve modelin tamamını rahatça barındırmak için en az 32 GB sistem RAM'i gerekiyor. Bu da RTX 3060 gibi 12 GB'lık bir kartı devre dışı bırakıyor; oraya basitçe sığmıyor. Gerçekçi olmak gerekirse bu, 24 GB'lık bir GPU ya da iyi donanımlı bir Apple Silicon makinesi işi, sıradan bir dizüstü seçeneği değil.
Günlük kullanımda yetenekli ama hızlı olmaktan çok ölçülü hissettiriyor. RTX 4090 üzerinde 4-bit'te saniyede yaklaşık 43 token bekleyebilirsiniz; rahat sohbet ve görsel soruları için yeterince hızlı. M-Max bir Mac'te ise saniyede 17 token'a daha yakın, kullanılabilir ama uzun oturumlar için isteyeceğinizden yavaş; sadece CPU ile yaklaşık 3 token/s ise son çare. 256K bağlam penceresi cömert, ama bellek bununla birlikte hızla büyüyor: 128K'da bile toplam ayak izi yaklaşık 51.7 GB'a tırmanıyor, yani fazladan alanınız yoksa çalışma bağlamını mütevazı tutmayı planlayın.
Görüntü ve akıl yürütmeyi de işleyen, aynı boyuttaki bariz rakip EXAONE 4.5 33B karşısında ikisi başa baş gidiyor ve seçiminiz araç desteğine ve hâlihazırda hangi ekosisteme güvendiğinize bağlı kalıyor; Qwen3-VL'nin gücü, qwen3-vl:32b ile kolayca Ollama pull edilebilen olgun ve geniş desteğe sahip bir aile olması. Tek öne çıkan özelliği, hâlâ tek bir GPU üzerinde kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz bir boyutta gerçekten güçlü çok kipli (multimodal) akıl yürütme sunması. Lisans tarafı ise işin kolay kısmı: Apache 2.0, ticari ve üretim işleri dâhil olmak üzere, sağlayıcıya özgü hiçbir bağlayıcı koşul olmadan modeli özgürce kullanabileceğiniz anlamına geliyor.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 13.8 GB | 24 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 20.0 GB | 32 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 23.3 GB | 32 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 35.1 GB | 48 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 66.0 GB | 96 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~1.0 GB | ~21.0 GB |
| 8K token | ~2.0 GB | ~22.0 GB |
| 32K token | ~7.9 GB | ~27.9 GB |
| 128K token | ~31.7 GB | ~51.7 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAM'e sığmaz |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~43 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~4 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~11 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~17 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run qwen3-vl:32bKaynaklar ve indirme