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随着阿里Qwen3系列大模型的发布，开发者们对如何在有限显存下部署不同尺寸的模型尤为关注。本文基于Qwen3的技术特性和实际测试数据，探讨在23G显存环境下可运行的模型选择及优化策略。
不过由于咱财力有限，只有一张A100，还不是空的，目前只有23G的显存。
那么这23G显存能跑什么模型呢？
一、Qwen3模型尺寸与显存需求概览
Qwen3提供从0.6B到235B的密集和MoE模型，显存需求与模型参数量、量化方式及推理框架密切相关：
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原生模型显存占用
- 小模型：如Qwen3-4B（4B参数）全精度加载需约8-10G显存，FP16量化后降至4-5G。
- 中模型：Qwen3-14B全精度需约28G显存，超出23G限制；但通过4-bit量化可压缩至约7-8G。
- MoE模型：Qwen3-30B-A3B（激活参数3B）在FP16下显存占用约6G，适合低显存场景。
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量化技术的影响
使用GPTQ、AWQ等量化方法可显著降低显存：