Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner

语言 Alibaba Qwen 部分核实 发布于 2025年9月17日
  • 开放权重

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详细规格

模型家族
qwen-omni-captioner

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 输入模态, 输出模态, 推理, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 工具调用, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 许可证, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner
  • 参数 31.7B
  • 激活 4.5B (估算) · 专家 128(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 48
  • 每 token 的 KV 缓存 96 KB
  • 配置位置数 64K (config.json max_position_embeddings)
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 Q4_0 (自动) 8K 上下文 150–225 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 18.2 GB (权重 16.6 + KV 缓存 0.8 + 开销 0.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
150–225 tok/s (每 token 读激活的 4.5B)
最长上下文
44K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.15–0.22 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59.1 GB≈ 62.8需放到内存 11–16 tok/s—
Q8_031.4 GB≈ 33.7需放到内存 21–31 tok/s—
FP829.5 GB≈ 31.8需放到内存 24–36 tok/s—
Q6_K24.3 GB≈ 26.2需放到内存 43–65 tok/s—
Q5_K_M21.0 GB≈ 22.8需放到内存 95–143 tok/s—
Q5_020.3 GB≈ 22.1需放到内存 113–170 tok/s—
Q4_K_M17.9 GB≈ 19.6流畅 141–212 tok/s29K
Q4_016.6 GB≈ 18.2流畅 150–225 tok/s44K
IQ4_XS15.7 GB≈ 17.2流畅 157–235 tok/s54K
Q3_K_M质量下降明显14.4 GB≈ 15.9流畅 167–250 tok/s64K
IQ3_XXS质量下降明显11.3 GB≈ 12.6流畅 198–297 tok/s64K
Q2_K质量下降明显11.1 GB≈ 12.4流畅 201–301 tok/s64K
IQ2_XXS质量下降明显7.6 GB≈ 8.9流畅 255–383 tok/s64K

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 4090;统一内存 Apple M6 (24GB or 32GB) · 32 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 474.8 GB你的配置放不下
LoRA≈ 61.4 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 19.0 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

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  1. 新增语言模型

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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