CDNK博客
“千问”是通义实验室推出的大型语言模型系列，而 Ollama 是一个本地运行大模型的工具，支持包括 Llama 系列、Qwen（千问）、Mistral 等多种开源模型。
关于在 Ollama 上运行“千问”（Qwen）模型所需的显存，具体取决于你选择的模型版本（如 Qwen、Qwen2、Qwen3 等）以及模型的参数量和量化方式。
以下是常见 Qwen 模型在 Ollama 上运行时的大致显存需求（以 GPU 显存估算为主）：
1. Qwen 系列模型显存需求（Ollama 支持版本）
| 模型名称 | 参数量 | 量化方式 | 所需显存（估算） | 是否可在消费级 GPU 运行 |
|---|---|---|---|---|
qwen:0.5b |
0.5B | 未量化 / GGUF | ~1 GB | ✅ 是（集成显卡也可） |
qwen:1.8b |
1.8B | GGUF（如 q4_0） | ~2 GB | ✅ 是（入门级独显） |
qwen:4b |
4B | GGUF（q4_k_m） | ~4–5 GB | ✅ 是（GTX 1660 / RTX 3050 及以上） |
qwen:7b |
7B | GGUF（q4_k_m） | ~6–7 GB | ✅ 是（RTX 3060 12GB / RTX 4070） |
qwen:14b |
14B | GGUF（q4_k_m） | ~12–14 GB | ⚠️ 需高性能卡（RTX 3090 / 4090） |
qwen:72b |
72B | 通常需多卡或 CPU 推理 | ~35–48 GB（多卡或部分卸载） | ❌ 一般无法单卡运行 |
注：Ollama 使用的是 GGUF 格式的量化模型（来自 llama.cpp 后端），支持将部分层卸载到 GPU（via GPU offloading），从而降低 CPU 推理压力。
2. 量化对显存的影响
Ollama 默认使用 GGUF 量化模型，常见的量化等级包括：
q4_0：约 4-bit 量化，显存节省较多，性能略降。q4_k_m：平衡版 4-bit，推荐使用，精度和性能较好。q5_k_m：接近 5-bit，精度更高，显存需求稍大。
例如，7B 模型：
- FP16（未量化）：约 14 GB 显存
- Q4_K_M 量化：约 6 GB 显存
3. 实际运行建议
| 显存大小 | 推荐运行模型 |
|---|---|
| 4 GB | qwen:4b（q4）或更小 |
| 6 GB | qwen:7b（q4）勉强运行 |
| 8 GB | qwen:7b 流畅运行 |
| 12 GB 或以上 | qwen:14b（q4）可尝试 |
| 24 GB（如 RTX 3090/4090） | 可运行 qwen:14b 或部分 qwen:72b（需 CPU 协助） |
4. 如何查看 Ollama 中 qwen 模型的显存使用？
运行模型后，可通过以下命令查看资源使用情况：
ollama run qwen:7b然后在另一个终端运行：
nvidia-smi观察 GPU 显存占用。
你也可以启用 GPU 卸载（Ollama 自动支持 CUDA / Metal / Vulkan）：
OLLAMA_GPU_ENABLE=1 ollama run qwen:7b总结
- 最低需求：4GB 显存可运行
qwen:4b量化版。 - 推荐配置：8GB 显存可流畅运行
qwen:7b。 - 高性能需求：12GB 以上可尝试
qwen:14b。 - 72B 模型：通常需多卡或 CPU 推理，不适合普通用户。
如果你提供具体型号（如 qwen:7b 还是 qwen2:7b），我可以给出更精确的建议。