模型规模

本次Qwen3系列开源模型一共发布了8个不同尺寸，尺寸越大，显存占用越高。

8个模型中有6个Dense（密集）模型，2个MoE（混合专家）模型。密集模型在推理过程中会激活所有参数，而 MoE 模型则采用稀疏激活策略，每次前向传递只激活一部分专家参数，在有限的计算预算下性能更高。

量化权重

量化是指降低模型权重的数值精度，以显著减少显存占用和存储空间并可能提高推理速度的技术。未量化的模型显存占用非常高，很难本地部署。

本地部署起来最方便的Ollama，提供了三种量化权重的Qwen3模型，分别是Q4_K_M（默认）、Q8_0和FP16。

KV缓存

KV缓存是大语言模型推理过程中的一个重要技术概念。简单来说，如果没有KV缓存，每生成一个新token，整个序列的注意力都要重新计算，一次生成过程的计算量将呈指数增长。而有了KV缓存，则只需要计算新token的向量再与缓存交互即可，大大减少了计算量。

KV缓存是让大语言模型实用化的关键技术，但也是显存消耗的主要来源之一。KV缓存的大小随上下文长度线性增长，上下文越长，显存占用越高。

Qwen3系列模型原生上下文长度32K，4B及以上尺寸可扩展至128K。但这个上下文长度对消费级显卡来说不太现实，一般高端显卡（24GB+）可能只能处理8K-16K的上下文。

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了解了上面三个基本信息和概念，接下来就要说到显存了。

显存占用

本地部署运行大语言模型，显存占用的构成主要来源于三部分：模型权重（包括参数规模和量化）、KV缓存、激活值与开销。

模型权重就是存储/加载模型参数所需的空间，取决于模型的参数量和使用的数值精度（即量化级别）。例如，一个 140 亿参数的模型，如果使用 FP16（半精度浮点数，每个参数 2 字节）存储，大约需要 28GB 显存。

KV缓存与以序列长度（上下文长度）、批处理大小（Batch Size）、模型维度（层数、隐藏层大小）以及缓存精度（不必与模型权重精度相同，通常为FP16 精度）等多个因素密切相关，可以按照公式VRAMkvcache≈2×层数×隐藏层维度×序列长度×批处理大小×每个值的字节数进行估算，这里就不做展开了。

激活值与开销即推理过程中中间计算结果（激活值）以及运行框架（如 CUDA 核函数、驱动程序、操作系统等）自身占用的显存，一般也就1-2G左右。

对于Qwen3系列模型，可以直接查看下面这个表格，表格中上下文长度统一按照8K计算。

例如，部署Q4_K_M的Qwen3-32B模型，所需要的显存大概为约19.8G（模型权重）+约14G（8K上下文KV缓存）+约1~2G（开销），一共大约35.3G。

当然，提前防杠一下。在实际使用过程中，上下文是根据实际情况变化并逐渐累积的，并不是一开始就直接占用掉大概14G的空间，所以即便没有达到表格中写的总需求，也并不代表一点也不能用。

但是，如果你本地部署完大模型，刚开始执行一个简单小任务就是下面这种显存拉满的状态，那大概率可以判断它后面很难支持复杂任务，最好换成尺寸更小的模型或者低精度量化模型。

另外，对于混合专家模型，需要单独补充说明一下。在显存占用方面，它和密集模型并没有太大区别，装入显存时依旧需要为全部参数分配显存空间，但因为只有一部分参数被激活并参与实际计算，推理速度会比同等显存占用的密集模型快得多。装入显存时，看总参数量；运行速度时，看激活参数量。

消费级显卡兼容

典型的消费级显卡和模型的兼容可以查看下面这张图：

理论上，对于24G显存的高端显卡来说，跟Q4_K_M量化的Qwen3-30B-A3B在显存占用上十分契合。如果你使用3090/4090，可以优先测试一下这个模型。

从参数综合来看，不同配置对本地部署Qwen3模型的选择可以参考这张图：

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不同尺寸&量化权重Qwen3实际测试

依旧是上篇文章的测试题目：Qwen3值不值得普通用户本地部署？3个落地场景，30道题，300条回答，10模型大混测，豆包AI打分！

补充了不同尺寸和量化权重的Qwen3模型，供大家参考。

（PS：非严谨测试，结果仅供参考；模型名称未标明精度的即为默认Q4_K_M。）

文案项目：

总结项目：

弱智吧项目：

综合打分：

这三个项目中，综合评分依旧是全量DeepSeek-V3（硅基流动API）最高；因为加入了0.6B小模型，上篇测试中综合评分最低的GLM-4-Flash提升到倒数第三，但0.6B模型跟其他模型的差距并没有预想那么大；中间模型各位可自行参考。

测试详细内容见：https://ilovezhiwai.feishu.cn/wiki/TboCwTXPVi4vQqkHucuc7Dq4nkI

结合这几个我自己相对高频场景下的测试结果和理论数据，我个人最终会倾向选择Qwen3-14B (Q8_0)。

最后的最后

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