云知道CLOUD关于通义千问Qwen3（即Qwen-3）的本地部署显存要求，目前官方尚未发布完整的公开文档，但可以根据大语言模型的一般规律和已有的Qwen系列模型信息进行合理推测。
以下是一些参考信息和建议：
1. Qwen3 模型规模推测
Qwen3 是通义千问系列的最新大模型，预计参数量可能在 数十亿到数百亿（如 70B 或更高）之间。不同参数规模的模型对显存的需求差异巨大。
2. 显存需求估算（按精度和部署方式）
| 模型参数 | FP16/BF16 精度（全参数加载） | 量化版本（如 INT8 / INT4） | 推荐显存 |
|---|---|---|---|
| 7B | ~14 GB | ~6-8 GB（INT4） | 8-16 GB |
| 14B | ~28 GB | ~10-14 GB（INT4） | 16-24 GB |
| 70B | ~140 GB | ~35-45 GB（INT4） | 多卡 2×24GB 或更高 |
⚠️ 注意：FP16 下，每10亿参数约需 2GB 显存（用于推理）。若使用 KV Cache、长上下文（如32K），显存需求会进一步增加。
3. 本地部署建议
✅ 可行方案（基于消费级 GPU）：
- Qwen-7B 或 Qwen-14B 的量化版本（如 INT4）：
- 使用 单张 24GB 显卡（如 RTX 3090 / 4090） 可运行。
- 工具推荐：
llama.cpp、vLLM、HuggingFace Transformers + bitsandbytes。
- Qwen-70B 量化版（INT4）：
- 需要 多张 GPU（如 2×RTX 3090/4090，通过 tensor parallelism）。
- 或使用 CPU + GPU 混合推理（速度较慢）。
❌ 不推荐：
- 在低于 16GB 显存的 GPU 上尝试运行非量化大模型（如 Qwen-7B FP16）。
4. 实际部署工具推荐
- llama.cpp（支持 GGUF 量化，可在 CPU/GPU 混合运行）
- vLLM（高性能推理，支持 PagedAttention）
- Text Generation Inference（TGI，HuggingFace 出品，适合多卡部署）
- Transformers + bitsandbytes（支持 4-bit/8-bit 量化）
5. 官方资源参考
建议关注：
- Hugging Face Qwen 页面
- 通义千问 GitHub
- 阿里云官方文档或 ModelScope 平台
总结
| 模型规模 | 最低显存（INT4） | 推荐显存 | 是否适合本地部署 |
|---|---|---|---|
| Qwen-7B | 6 GB | 12-16 GB | ✅ 是（单卡） |
| Qwen-14B | 12 GB | 16-24 GB | ✅ 是（高端卡） |
| Qwen-70B | 35 GB+ | 多卡 48GB+ | ⚠️ 复杂，需多卡或服务器 |
📌 建议：如果你计划本地部署，优先选择 Qwen-7B 或 Qwen-14B 的 INT4 量化版本，搭配 RTX 3090/4090 等显卡，体验最佳。
如需更准确的信息，建议等待官方发布 Qwen3 的具体参数和部署指南。