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“千问”是通义实验室推出的大语言模型系列（如 Qwen），而 Ollama 是一个用于本地运行大模型的开源工具，支持包括 Llama 系列、Qwen（千问）、Mistral 等多种模型。
关于在 Ollama 上运行“千问”（Qwen）模型所需的显存（GPU 显存），取决于你具体运行的是哪个版本的 Qwen 模型。以下是常见 Qwen 模型在 Ollama 中运行时的大致显存需求（以 GPU 推理、int4 量化或 fp16 精度为例）：
🔹 Qwen 系列模型显存需求（Ollama 运行时）
| 模型名称 | 参数规模 | 推荐精度 | 所需显存（估算） | 备注 |
|---|---|---|---|---|
qwen:0.5b |
5亿 | fp16 | ≈1 GB | 可在消费级显卡甚至 CPU 运行 |
qwen:1.8b |
18亿 | fp16 | ≈2 GB | 适合 4GB 显存以上显卡 |
qwen:4b |
40亿 | fp16 | ≈5 GB | 推荐 6GB+ 显存 |
qwen:7b |
70亿 | fp16 | ≈8–10 GB | 建议 12GB 显存以上 |
qwen:7b（int4 量化） |
70亿 | int4 | ≈6 GB | Ollama 默认常使用量化版本 |
qwen:14b |
140亿 | fp16 | ≈16–20 GB | 高端卡（如 A100、3090/4090） |
qwen:14b（int4 量化） |
140亿 | int4 | ≈8–10 GB | 可在 12GB 显存上运行 |
⚠️ 注意：Ollama 通常会对模型进行量化（如 GGUF 格式 + int4 量化），以降低显存占用，提升推理速度。
✅ 实际建议
- 4GB 显存：可运行
qwen:0.5b或qwen:1.8b（int4） - 6–8GB 显存：可运行
qwen:4b或qwen:7b（int4） - 12GB 显存及以上：推荐运行
qwen:7b（fp16）或qwen:14b（int4） - 20GB+ 显存：可尝试
qwen:14b（fp16）或更大版本
📌 如何查看 Ollama 中 qwen 模型的显存使用？
运行模型后，可通过以下方式监控显存：
nvidia-smi或在 Ollama 运行时加上日志查看输出。
💡 补充说明
- Ollama 支持 CPU 推理，若无 GPU，也可运行小模型（但速度慢）。
- 使用
qwen:7b的 int4 量化版本 是目前在消费级显卡（如 RTX 3060/3080/3090）上最实用的平衡选择。
🧩 示例：拉取并运行 qwen:7b-int4
ollama run qwen:7bOllama 会自动选择合适的量化版本（通常为 int4），显存需求约 6–8GB。
✅ 总结
| 显存大小 | 可运行的 Qwen 模型 |
|---|---|
| 4GB | qwen:0.5b, qwen:1.8b |
| 6GB | qwen:4b, qwen:7b（int4） |
| 8GB+ | qwen:7b（fp16） |
| 12GB+ | qwen:14b（int4） |
| 20GB+ | qwen:14b（fp16） |
如果你提供具体的显卡型号或显存大小，我可以帮你推荐最合适的 qwen 模型版本。