刚刚，阿里发布Qwen3 技术报告，还有官方量化模型文件

大家好，我是 Ai 学习的老章

Qwen3 我写过 3 篇文章

昨天阿里发布了Qwen3的技术报告

来源：https://github.com/QwenLM/Qwen3/blob/main/Qwen3_Technical_Report.pdf

最近 Qwen3 还发布了 Qwen3 的量化版本（GGUF、AWQ、GPTQ），可以通过 Ollama、LM Studio、SGLang 和 vLLM 高效本地部署。

量化技术降低了模型大小和计算需求，使高级 AI 在消费级硬件上也能运行

关于量化，请移步：

有网友测试ollama直接启动官方量化版本Qwen3-32B，模型文件只有 19GB

之前我测试过，至少需要 4 张 24GB 的 4090 才能跑起来

量化版，目测只需要 1 张卡就行了？

ollama run: http://hf.co/Qwen/Qwen3-32B-GGUF:Q4_K_M

下面实测看看

1 卡跑 Qwen/Qwen3-32B-AWQ

模型文件：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-32B-AWQ/files

有很多量化版本，这里我选择 AWQ，这是一种感知量化技术，核心特征是激活值引导的智能量化，使用精度敏感型任务

下载

mkdir qwen3-32-awq cd qwen3-32-awq modelscope download --model Qwen/Qwen3-32B-AWQ --local_dir .

这个版本可以使用 SGLang 启动

SGLANG_USE_MODELSCOPE=true python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-32B-AWQ --reasoning-parser qwen3

我更喜欢 vLLM

但是我用单卡 4090 完全无法启动，遭遇 OOM，显存不够用

按官方建议修改max-model-len和gpu-memory-utilization都不行。

官方建议：

• 第一个是--max-model-len。默认max_position_embedding是40960，因此 serving 的最大长度也是这个值，导致对内存的要求更高。将其减少到适合自己的长度通常有助于解决 OOM 问题。

• 另一个参数是--gpu-memory-utilization。vLLM 将预先分配此数量的 GPU 内存。默认情况下，它是0.9。这也是 vLLM 服务总是占用大量内存的原因。如果处于 Eager 模式（默认情况下不是），则可以将其升级以解决 OOM 问题。否则，将使用 CUDA 图形，这将使用不受 vLLM 控制的 GPU 内存，应该尝试降低它。如果它不起作用，尝试--enforce-eager，这可能会减慢推理速度，或减少--max-model-len。

然后用两张 4090 也需要修改max-model-len和启动enforce-eager才能正常启动

CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 vllm serve . --serverd-model Qwen3-32B-AWQ --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 16384 --enforce-eager

推理速度很慢，18t/s 的样子

不过能把 4 张卡压缩到 2 张卡，已经很量化了

启动之后阿里有推理的建议配置，仅供参考：

1. 采样参数：

• 对于思考模式（enable_thinking=True），使用Temperature=0.6,TopP=0.95,TopK=20, 和MinP=0。不要使用贪心解码，因为它可能导致性能下降和无尽的重复。

• 对于非思考模式（enable_thinking=False），我们建议使用Temperature=0.7,TopP=0.8,TopK=20, 和MinP=0。

• 对于支持的框架，可以在 0 到 2 之间调整presence_penalty参数以减少无尽的重复。对于量化模型，强烈建议将此值设为 1.5。然而，使用更高的值可能会偶尔导致语言混杂并轻微降低模型性能。

足够的输出长度：对于大多数查询，推荐使用 32,768 个令牌的输出长度。对于高度复杂问题的基准测试，例如数学和编程竞赛中的问题，建议将最大输出长度设为 38,912 个令牌。这为模型提供了足够的空间来生成详细且全面的回答，从而提高其整体性能。

标准化输出格式：在进行基准测试时，建议使用提示来标准化模型输出。

• 数学问题：在提示中包含“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内。”

• 选择题：向提示中添加以下 JSON 结构以标准化回答：“请仅用选项字母在answer字段中显示您的选择，例如，"answer": "C"。”

历史记录中不包含思考内容：在多轮对话中，历史模型输出应仅包括最终输出部分，不需要包含思考内容。这已在提供的 Jinja2 聊天模板中实现。然而，对于不直接使用 Jinja2 聊天模板的框架，开发者需要确保遵循这一最佳实践。

最后推荐一个最近我在学习的课程

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