ollama千问模型需要多少显存？

核心结论

Ollama千问模型（Qwen）的显存需求主要取决于模型参数量级和量化等级，7B参数版本在未量化时约需14-16GB显存，而经过4-bit量化后可降至6-8GB。

显存需求关键因素

1. 模型参数规模

• 7B版本：全精度（FP16）加载需约14GB显存（按参数*2字节估算）。
• 13B/72B版本：显存需求成倍增长，例如13B全精度需约26GB，72B需超140GB（需多卡或量化）。

2. 量化等级影响

• 4-bit量化：显存占用降至约0.5字节/参数，7B版本仅需3.5GB显存（理论值），实际因中间计算需6-8GB。
• 8-bit量化：占用约1字节/参数，7B版本需7-10GB显存。

3. 推理与微调差异

• 推理：仅需加载模型权重，显存占用较低（如7B+4-bit约6GB）。
• 微调：需额外存储梯度/优化器状态，显存需求为推理的2-3倍（例如7B全精度微调需30GB+）。

用户适配建议

• 消费级显卡（如RTX 3060 12GB）：适合运行7B 4-bit量化版本（6-8GB显存）。
• 专业级显卡（如A100 40GB）：可支持13B全精度推理或7B微调。
• 注意：实际显存还需预留20%余量以应对输入长度波动。

（注：以上数据基于公开测试，实际以Ollama官方文档为准。）