01功能特性
优点
- 14B 稠密模型，性能等同于 Qwen 2.5 32B 基础版
- 混合思考
- 131k ctx
需了解的局限性
- —尚未达到 AIME 上专业推理模型的水平
架构
稠密架构 · GQA · 混合思考
训练
语料库含 36T 个 token。
最适合的场景
推理高级聊天代码
05安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$ollama run qwen3:14b
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
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llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
9 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
11 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
16 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
28 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 16 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Qwen 3 14B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Qwen 3 14B，大约需要9 GB 显存。可供比较的硬件选项：RTX 5070 12 GB — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： RTX 5070 12 GB
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移动场景： Qwen 3 14B 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存）→
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。
04公开基准测试
分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位：正确回答百分比。
MMLU (基础版)
81.05
SuperGPQA
34.27