我能跑 Qwen 3 4B 吗？
Alibaba 的 Qwen 3 4B 在推荐的 4 位量化下大约需要 6 GB 内存（下载体积 2.4 GB）。下方即时检测您的硬件 — 数据不会离开您的浏览器。 在 NVIDIA RTX 3060 12GB 上预计可达约 ~126 tok/s。
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实际使用笔记
想在小体积模型上获得真正的推理能力时，Qwen 3 4B 就是首选。4-bit 量化后大约只有 2.4 GB，几乎能塞进任何设备：6 GB 显存的 GPU 绰绰有余，任何 Apple Silicon 的 Mac 都能轻松带动，连带核显的老笔记本也能跑。要想用得舒服，建议至少留出 6 GB 内存。如果你用的是纯 CPU 的机器或树莓派一类的设备，它是少数几个在这种体积下仍然真正好用、而不只是勉强能加载的模型之一。
日常使用时它反应很快。在 RTX 3060 上 4-bit 量化大约能跑到每秒 126 tokens，M 系列 Max 接近 144，都远超阅读速度，所以聊天和短链推理的回复几乎是即时流式输出。如果你有 4090，能达到约 353。在 DDR5 上纯 CPU 推理会降到每秒约 21 tokens，偏慢但用来跑后台任务还行。上下文窗口为 32K，应付大多数任务都够用，但填满后总内存占用会升到约 5.5 GB，所以在只有 6 GB 内存的紧张机器上，最好把工作上下文控制得保守一些。
在自家系列里，当 Qwen 3 1.7B 在多步骤提示上开始力不从心时，Qwen 3 4B 是顺理成章的升级选择，同时又比 7-8B 这一档轻得多。Phi-4 Mini 3.8B 是体积相近的合理替代品，在聊天上两者大致互有胜负，但 Qwen 3 4B 的突出特点是：以如此低的运行成本，在推理任务上的表现超出了它的参数量级。它以 Apache 2.0 许可发布，因此可以放心地用于商业和生产环境，没有许可方面的顾虑——在这种质量与体积比之下，这一点相当难得。
规格参数
各量化版本体积
| 量化 | 位/权重 | 下载体积 | 最低内存 | 质量 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.7 GB | 4 GB | 损失明显 |
| Q4_K_M推荐 | 4.85 | 2.4 GB | 6 GB | 推荐 |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.8 GB | 6 GB | 高 |
| Q8_0 | 8.5 | 4.3 GB | 8 GB | 接近原版 |
| F16 | 16 | 8.0 GB | 12 GB | 原版 |
体积按参数量 × 位/权重估算，实际 GGUF 版本会略有差异。 · 数据更新于: 2026-06-11 · 这些数字是怎么算出来的 →
不同上下文长度的内存需求
| 上下文 | KV 缓存（估算） | 总内存（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 |
KV 缓存会随上下文长度增长 — 4K 下装得下的模型，到 32K 可能就内存不足了。估算基于 FP16 缓存并采用 grouped-query attention；实际占用因运行时而异。
不同硬件的预估速度
| 硬件 | 带宽 | 约·速度 |
|---|---|---|
| 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 |
Token 生成速度受内存带宽限制：tok/s ≈ 带宽 × 0.85 ÷ Q4 下的模型体积。实际数值因运行时和上下文长度而异。
在本地运行
最简单的方式是 Ollama — 一条命令即可开聊：
ollama run qwen3:4b