千问3 14b模型需要多少显存？

千问3 14B（Qwen3-14B）模型作为140亿参数的模型，其显存需求取决于运行时的具体配置（如精度、是否使用量化技术等）。以下是不同场景下的显存估算：

1. 全精度（FP32）

• 每个参数需4字节，理论显存需求：
  [
  14B times 4 = 56 text{GB}
  ]
• 实际需额外20%-30%显存用于中间计算（如梯度、优化器状态），因此总需求约 70~80GB。

2. 半精度（FP16/BF16）

• 每个参数需2字节，理论显存：
  [
  14B times 2 = 28 text{GB}
  ]
• 加上中间计算，总需求约 35~45GB。

3. 量化版本（INT8/4-bit）

• INT8（1字节/参数）：
  [
  14B times 1 = 14 text{GB} quad text{（实际约18~25GB）}
  ]
• 4-bit（0.5字节/参数）：
  [
  14B times 0.5 = 7 text{GB} quad text{（实际约10~15GB）}
  ]
• 量化会降低显存占用，但可能轻微影响模型效果。

4. 推理 vs 训练

• 推理：仅需加载模型参数和少量中间状态，显存需求较低（如FP16约28GB，4-bit约7GB）。
• 训练：需保存梯度、优化器状态（如Adam需额外2倍参数空间），显存需求显著更高（FP16需45GB+）。

5. 实际建议

• 单卡推理：需至少24GB显存（如4090）运行4-bit量化版本；FP16需A100（40/80GB）。
• 训练：通常需多卡并行（如2×A100 80GB + 数据并行）。

总结

具体需求需结合框架优化（如Flash Attention）、硬件和实际任务调整。