Qwen3-8B

语言 Alibaba Qwen 部分核实 发布于 2025年4月29日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 可关闭推理
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

3 个渠道报价 · 按标价显示
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 ¥0.50—
关闭推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —¥2.00
开启推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —¥5.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年10月6日)

条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 $0.18$0.70
关闭推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$0.70
开启推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$2.10

价格来源 qwen3-8b model(在新标签页打开) (核对于 2026年10月5日) · Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年10月11日)

条件/ 百万 tokens输入输出
标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 $0.072$0.287
关闭推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$0.287
开启推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$0.717

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年10月11日) · qwen3-8b model(在新标签页打开) (核对于 2026年10月5日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

知识截止
2025年4月
许可证
apache-2.0
模型家族
qwen
模型 ID

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 最大思考预算, 内置工具, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3-8B
  • 参数 8.2B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 36
  • 每 token 的 KV 缓存 144 KB
  • 原生上下文 32K (模型卡)
  • YaRN 扩展后 128K (模型卡)
  • 配置位置数 40K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 128K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 29–43 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 17.1 GB (权重 15.3(官方文件) + KV 缓存 1.1 + 开销 0.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
29–43 tok/s
最长上下文
39K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.26–0.40 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方15.3 GB≈ 17.1流畅 29–43 tok/s39K
Q8_0官方8.1 GB≈ 9.7流畅 51–76 tok/s128K
FP8官方8.8 GB≈ 10.4流畅 47–71 tok/s128K
Q6_K官方6.3 GB≈ 7.9流畅 64–95 tok/s128K
Q5_K_M官方5.4 GB≈ 7.1流畅 71–107 tok/s128K
Q5_0官方5.3 GB≈ 7.0流畅 73–109 tok/s128K
Q4_K_M官方4.7 GB≈ 6.3流畅 81–121 tok/s128K
Q4_04.3 GB≈ 5.9流畅 87–130 tok/s128K
INT4 (AWQ / GPTQ)官方5.7 GB≈ 7.3流畅 69–103 tok/s128K
IQ4_XS4.1 GB≈ 5.7流畅 91–136 tok/s128K
Q3_K_M质量下降明显3.7 GB≈ 5.4流畅 97–145 tok/s128K
IQ3_XXS质量下降明显2.9 GB≈ 4.5流畅 116–174 tok/s128K
Q2_K质量下降明显2.9 GB≈ 4.5流畅 118–177 tok/s128K
IQ2_XXS质量下降明显2.0 GB≈ 3.6流畅 152–228 tok/s128K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-8B --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 124.5 GB你的配置放不下
LoRA≈ 18.0 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 7.0 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • Epoch Capabilities Index 132.2

    第 112 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 129.1–135.1

  • Epoch AI · GPQA Diamond 56.8%

    第 113 名,共 168 个上榜模型 · ±2.93

    其他版本:reasoning off 47.5%

  • Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 56.1%

    第 106 名,共 159 个上榜模型 · ±6.45

    其他版本:reasoning off 22.2%

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年11月4日至5日
  • 我们做的改动
  1. 上下文窗口 256K → 131.07K

来源

Alibaba Qwen 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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