CDNK博客
关于“千问32B”模型的显存需求，需要明确你指的是哪个具体模型。通常所说的“千问32B”可能是指通义千问系列中参数量约为320亿（32 billion）的模型，例如 Qwen-32B。
以下是基于类似规模大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）在不同精度下的显存估算：
1. 全精度推理（FP32）
- 每个参数占用 4 字节
- 显存 ≈ 32B × 4 bytes = 128 GB
❌ 无法在单张消费级显卡上运行
2. 半精度推理（FP16/BF16）
- 每个参数占用 2 字节
- 显存 ≈ 32B × 2 bytes = 64 GB
需要多张高端显卡（如 A100 80GB x2 或 H100），单卡勉强可用（如果优化得好）
3. 量化推理（INT8）
- 每个参数约 1 字节
- 显存 ≈ 32B × 1 byte = 32 GB
可在 2×RTX 3090/4090（24G×2）或单张 A100 40/80GB 上运行
4. 低比特量化（INT4 / GPTQ / AWQ）
- 每个参数约 0.5 字节（4-bit）
- 显存 ≈ 32B × 0.5 = ~16–20 GB
✅ 可在单张 RTX 3090（24G）、RTX 4090（24G） 或 A100 40G 上运行
实际建议：
- Qwen-32B 推理推荐使用 INT4 量化版本，可在 24GB 显存显卡 上运行。
- 若使用 FP16 全精度，则至少需要 64GB 显存，通常需多卡并行（如 2×A100/H100）。
- 训练需求更高，通常需要多张 80GB 显卡（如 8×A100）配合模型并行和数据并行。
补充说明：
目前官方发布的 Qwen 系列最大公开模型是 Qwen-72B，而 Qwen-32B 并未正式发布。你可能是误将其他模型称为“32B”，或者是内部版本。实际请参考官方文档：
👉 官方 GitHub：https://github.com/QwenLM
✅ 总结：
| 精度 | 显存需求 | 是否可单卡运行（消费级） |
|---|---|---|
| FP32 | ~128 GB | 否 |
| FP16 | ~64 GB | 多卡（A100/H100） |
| INT8 | ~32 GB | 双卡 3090/4090 |
| INT4（GPTQ） | ~16-20 GB | ✅ 单卡 4090/A100 可运行 |
如果你有具体应用场景（如本地部署、训练、API服务），可以进一步推荐配置。