Qwen3 32B Instruct

32B

Alibaba Qwen3

Qwen3 稠密 32B — Qwen2.5-32B 继任者,推理与思考模式全面升级。

⬇ 99.7K HF 下载量♥ 70 点赞Qwen/Qwen3-32B-GGUF· 数据更新于 10/6/2026
消费级显卡专业 GPU

41K

最大上下文

4

量化变体

GGUF Q4_K_M

最佳质量

97.5%

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ3_K_M3.8717.8 GB7.2%50 tok/s实测
计算HF
GGUFQ4_K_M4.8522.5 GB2.5%42 tok/s实测
计算HF
EXL23.5bpw3.516.8 GB4.5%62 tok/s实测
计算HF
AWQINT4419.5 GB3.6%55 tok/s实测
计算HF

在本地运行 Qwen3 32B Instruct

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Qwen3 32B Instruct 约需 21.9 GB —— 权重 18.9 GB、KV 缓存 1.00 GB、激活缓冲 2.0 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 32 GB 显卡 —— 共 2 张,RTX 5090 起步;76 张卡中有 24 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 7.00 GB,总量来到 29.6 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 40K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 32 GB。

该下载哪个版本

本索引收录了它的 3 种格式 —— GGUF、EXL2、AWQ —— 共 4 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.5%。本站实测最快的档位是 EXL2 3.5bpw,在 RTX 4090、batch 1 下为 62 tok/s。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

Qwen3 32B Instruct 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 21.9 GB,到 32K 时约 29.6 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
Qwen3 32B Instruct 能在 32GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 21.9 GB,在 RTX 5090 上还剩 10.1 GB,本索引中 2 张 32 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 24 张可以。
Qwen3 32B Instruct 该用哪个量化档位?
Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.5%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 4 个档位是 Q3_K_M、Q4_K_M、EXL2 3.5bpw、AWQ INT4。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUFEXL2AWQ

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml