系列 Qwen · 27B 参数

Qwen 3 27B

Qwen 的 Dense 27B,Apache 2.0,32k 上下文,Q4 约 16 GB VRAM:可在一张 16 GB 显卡上运行,适用于聊天、推理和多语言任务。

🇨🇳 Alibaba·许可证 Apache 2.0·上下文 32k tokens·发布日期 —·可容纳在 128 GB 的 GIGABYTE AI TOP ATOM (联盟链接)← 目录

01功能特性

优点
  • Dense 27B:Q4 下约需 16 GB 显存,可运行于 16 GB 显卡
  • 宽松的 Apache 2.0 许可证(可自由用于商业用途)
  • 聊天、推理和多语言
  • 与 Qwen 规模相当的稠密替代方案
需了解的局限性
  • —未验证 Ollama 标签:通过 Hugging Face 安装
  • —原生 32k 上下文(默认值,需在模型卡中确认)
  • —Hugging Face 上访问受限的模型权重(需接受条款)
架构
稠密 Transformer · 27B 参数 · 32k 上下文
训练
Qwen 3 系列(阿里巴巴)的 Dense 27B 稠密模型,以 Apache 2.0 许可证发布。语料和方法的详细信息未公开。
最适合的场景
通用助手推理多语言

04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。

$# HuggingFace : Qwen/Qwen3-27B
⚠
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%
16 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
19 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
29 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
54 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU,请预留 35 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。

运行Qwen 3 27B需要什么硬件?

在本地以Q4量化运行Qwen 3 27B,大约需要16 GB 显存。可供比较的硬件选项:RTX 5070 Ti 16 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 Ti 16 GB
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移动场景: Qwen 3 27B 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存)→

在你的私有 ChatGPT 中使用此模型,无需云端

只需 1 小时,即可在您的电脑上拥有专属的免费 ChatGPT — LM Studio、Ollama、Open WebUI、您的文档,无需云端。

  • 在线空间,终身可用
  • PDF + 文件
  • 终身更新

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。

入门级
~14t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
中端
~18t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
高端
~22t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900