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Qwen3-32B

Alibaba Qwen 的 Qwen3-32B(32.8B 參數)。以 Q4_K_M 量化、8K 上下文估算約需 21.9 GiB 記憶體。 32B 密集模型,可切換思考模式;4-bit 量化放得進 24 GB 顯示卡。原生上下文 32K(開 YaRN 可到 128K)。

最後更新: 2026-10-13

模型資訊

開發者Alibaba Qwen
參數量32.8B[src]
原生上下文長度32,768 tokens[src]
授權Apache-2.0[src]
可商用可以
KV 快取全部 64 層(標準注意力)[src]
發布2025-04

適合用途: 對話 · 推理(思考模式) · 寫程式 · 多語言 · 中文

執行方式

ollama run qwen3:32b

所需記憶體

模型權重+KV 快取+執行環境開銷,單位 GiB。量化越低越省記憶體,品質略降。

量化4K 上下文8K 上下文32K 上下文
Q4_K_M20.9 GiB21.9 GiB27.9 GiB
Q5_K_M24.3 GiB25.3 GiB31.3 GiB
Q6_K27.9 GiB28.9 GiB34.9 GiB
Q8_035.6 GiB36.6 GiB42.6 GiB
FP1665.6 GiB66.6 GiB72.6 GiB

哪些硬體跑得動

在 8K 上下文長度下,各硬體放得下的最佳量化版本。 此為估算值,並非實測。請參考估算方法說明。

硬體記憶體最佳量化tok/s(預估)
DGX Station (GB300)252 GBFP1666
GeForce RTX 509032 GBQ6_K42
GeForce RTX 409024 GBQ4_K_M33
Radeon RX 7900 XTX24 GBQ4_K_M32
GeForce RTX 309024 GBQ4_K_M31
RTX PRO 5000 48GB Blackwell48 GBQ8_026
RTX PRO 4000 Blackwell24 GBQ4_K_M23
RTX PRO 4500 Blackwell32 GBQ6_K22
RTX 6000 Ada Generation48 GBQ8_019
RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition96 GBFP1618
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition96 GBFP1618
Radeon AI PRO R970032 GBQ6_K16
Arc Pro B6024 GBQ4_K_M16
Arc Pro B7032 GBQ6_K15
RTX A600048 GBQ8_015
RTX PRO 5000 72GB Blackwell72 GBFP1614
M5 Max (18-core CPU / 32-core GPU)36 GBQ5_K_M12
M5 Ultra512 GBFP1612
M4 Max (14-core CPU / 32-core GPU)36 GBQ5_K_M11
M3 Ultra512 GBFP168.0
M5 Max (18-core CPU / 40-core GPU)128 GBFP166.0
M5 Pro64 GBQ8_05.7
M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s)32 GBQ4_K_M5.5
M4 Max (16-core CPU / 40-core GPU)128 GBFP165.4
M4 Pro64 GBQ8_05.0
M532 GBQ4_K_M5.0
RTX Spark (N1X) laptops & compact desktops128 GBFP162.7
DGX Spark128 GBFP162.5
Ryzen AI Max+ PRO 495 (Gorgon Halo) systems192 GBFP162.5
Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems128 GBFP162.3
GeForce RTX 3060 (12 GB)12 GB放不下–
GeForce RTX 4060 Ti 16GB16 GB放不下–
GeForce RTX 4080 SUPER16 GB放不下–
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16 GB放不下–
GeForce RTX 507012 GB放不下–
GeForce RTX 5070 Ti16 GB放不下–
GeForce RTX 508016 GB放不下–
Radeon RX 7900 XT20 GB放不下–
Radeon RX 9060 XT 16GB16 GB放不下–
Radeon RX 9070 XT16 GB放不下–
Arc B58012 GB放不下–
M6 (16GB configuration, 153 GB/s)16 GB放不下–

常見問題

Qwen3-32B 需要多少 VRAM/記憶體?

以 8K 上下文估算:Q4_K_M 量化約需 21.9 GiB,Q8_0 約需 36.6 GiB(含模型權重、KV 快取與執行環境開銷)。上下文越長,KV 快取越大。

GeForce RTX 4090 跑得動 Qwen3-32B 嗎?

可以。Qwen3-32B 在 GeForce RTX 4090(24 GB)上以 Q4_K_M 量化、8K 上下文約需 21.9 GiB,預估生成速度約每秒 33 個 token。

Mac 可以跑 Qwen3-32B 嗎?

可以。Qwen3-32B 在 M3 Ultra(96 GB)上以 FP16 量化、8K 上下文約需 66.6 GiB,預估生成速度約每秒 8.0 個 token。

Qwen3-32B 可以商用嗎?

Qwen3-32B 採用 Apache-2.0 授權。授權允許商業使用(請仍詳閱條款中的限制)。

資料來源