Qwen3 8B 本地部署需要多少記憶體?
看能跑的裝置Qwen3 8B 是 8.2B 參數的稠密模型。Q4 量化最低需要 7GB 記憶體,8K 上下文下建議 12GB。目前最便宜能跑的顯示卡是 GeForce RTX 2080 Ti,二手約 NT$7,897,預估 77.3 tokens/s。
Qwen3 8B 版本資訊
發布日期2025年4月27日
Hugging Face 倉庫Qwen/Qwen3-8B
小版本—
授權Apache-2.0
架構稠密
GGUF 倉庫Qwen/Qwen3-8B-GGUF
Ollama 標籤qwen3:8b
30 天下載13,232,997
Q4 最低記憶體7 GB · Q4_K_M · 8K
參數量8.2B
層數36
隱藏維度4,096
KV 頭8
頭維度128
上下文上限40K
廠商Alibaba
Qwen3 8B 各量化與上下文的記憶體需求
8K 總記憶體| 量化 | 權重體積GB | 8K 總記憶體GB | 32K 總記憶體GB | 128K 總記憶體GB |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5GGUF | 6.7 | 10.1 | — |
| Q5_K_M | 5.9GGUF | 7.7 | 11 | — |
| Q8_0 | 8.7GGUF | 10.6 | 14 | — |
| FP16 | 16估 | 18.1 | 21.5 | — |
總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 40K 上下文上限的檔位寫「—」。
什麼顯示卡能跑 Qwen3 8B?
Q4_K_M · 8K 上下文 · 依閒魚二手價升序| 裝置 | 顯存GB | 二手價 | 預估 t/s | 建議上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 11 | NT$7,8977 筆掛牌 | 77.3 | 32K | |
| 16 | NT$12,22214 筆掛牌 | 56.9 | 32K | |
| 20 | NT$18,79818 筆掛牌 | 72.1 | 32K | |
| 16 | NT$24,58413 筆掛牌 | 58.3 | 32K | |
| 24 | NT$24,9099 筆掛牌 | 38 | 32K | |
| 24 | NT$25,85418 筆掛牌 | 85.5 | 32K | |
| 16 | NT$35,67812 筆掛牌 | 89.1 | 32K | |
| 24 | NT$37,8368 筆掛牌 | 113.9 | 32K | |
| 16 | NT$40,6324 筆掛牌 | 109.4 | 32K | |
| 32 | NT$47,0027 筆掛牌 | 50.2 | 32K | |
| 32 | NT$47,4774 筆掛牌 | 52.7 | 32K | |
| 40 | NT$50,7674 筆掛牌 | 178.9 | 32K | |
| 16 | NT$54,0577 筆掛牌 | 116.5 | 32K | |
| 32 | NT$55,9383 筆掛牌 | 58.3 | 32K | |
| 64 | NT$60,4034 筆掛牌 | 172.3 | 32K | |
| 24 | NT$74,27010 筆掛牌 | 83.9 | 32K | |
| 64 | NT$86,96217 筆掛牌 | 139.2 | 32K | |
| 48 | NT$103,4145 筆掛牌 | 77.5 | 32K | |
| 24 | NT$107,1755 筆掛牌 | 121.8 | 32K | |
| 24 | NT$117,51616 筆掛牌 | 157.2 | 32K | |
| 48 | NT$119,8673 筆掛牌 | 121.8 | 32K | |
| 32 | NT$121,5128 筆掛牌 | 109.4 | 32K | |
| 32 | NT$145,2507 筆掛牌 | 201.2 | 32K | |
| 40 | NT$180,9754 筆掛牌 | 178.4 | 32K | |
| 32 | NT$186,8514 筆掛牌 | 201.2 | 32K | |
| 48 | NT$220,93111 筆掛牌 | 157.2 | 32K | |
| 72 | NT$291,44011 筆掛牌 | 157.2 | 32K | |
| 84 | NT$329,04619 筆掛牌 | 179.7 | 32K | |
| 96 | NT$557,02710 筆掛牌 | 201.2 | 32K | |
| 16 | —暫無掛牌 | 109.9 | 32K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 50.2 | 32K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 91.3 | 32K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 107.4 | 32K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 109.9 | 32K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 54.9 | 32K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 61.4 | 32K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 54.9 | 32K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 61.4 | 32K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —暫無掛牌 | 80.6 | 32K |
判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 啟動 Qwen3 8B
Ollama
Ollama 一行指令拉起,量化檔位由官方標籤決定。
ollama run qwen3:8b
llama.cpp
llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。
llama-server -hf Qwen/Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM
vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。
vllm serve Qwen/Qwen3-8B
量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法
常見問題
Qwen3 8B 需要多少記憶體?
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Qwen3 8B 約需 7GB 記憶體,留到 12GB 更穩。
哪張顯示卡最便宜能跑 Qwen3 8B?
GeForce RTX 2080 Ti,11GB 記憶體,目前二手中位價約 NT$7,897,預估 77.3 tokens/s。
Qwen3 8B 能用 Ollama 跑嗎?
能,指令是 ollama run qwen3:8b。