Qwen3-VL-4B-Instruct

语言 Alibaba Qwen 部分核实
  • 输入 输入模态: 文本图像
  • 推理
  • 工具调用
  • 开放权重

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详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
qwen-vl

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

本地运行

权重: Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
  • 参数 4.4B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 36
  • 每 token 的 KV 缓存 144 KB
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 250K (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 50–75 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 9.9 GB (权重 8.3(官方文件) + KV 缓存 1.1 + 开销 0.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
50–75 tok/s
最长上下文
91K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.14–0.21 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8.3 GB≈ 9.9流畅 50–75 tok/s91K
Q8_0官方4.0 GB≈ 5.6流畅 92–138 tok/s122K
FP8官方5.6 GB≈ 7.2流畅 70–105 tok/s110K
Q6_K3.4 GB≈ 5.0流畅 104–156 tok/s126K
Q5_K_M2.9 GB≈ 4.6流畅 115–173 tok/s129K
Q5_02.8 GB≈ 4.5流畅 118–178 tok/s129K
Q4_K_M官方2.3 GB≈ 4.0流畅 136–204 tok/s133K
Q4_02.3 GB≈ 3.9流畅 136–204 tok/s133K
IQ4_XS2.2 GB≈ 3.8流畅 141–212 tok/s134K
Q3_K_M质量下降明显2.0 GB≈ 3.6流畅 149–224 tok/s135K
IQ3_XXS质量下降明显1.6 GB≈ 3.2流畅 173–260 tok/s139K
Q2_K质量下降明显1.5 GB≈ 3.2流畅 175–263 tok/s139K
IQ2_XXS质量下降明显1.1 GB≈ 2.7流畅 214–322 tok/s142K

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-VL-4B-Instruct --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 68.3 GB你的配置放不下
LoRA≈ 10.6 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 4.7 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

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

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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