LLMQwenMIT

Qwen3 14B

Qwen/Qwen3-14B

高效 14B 模型,单张 16-24GB 消费级显卡即可运行。

参数量

14.8B

上下文

128K

下载量

1.1M

点赞

4.2K

架构

transformer

在 HuggingFace 查看

GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
39.8 GB
RAM 59.7 · Disk 82.0
57.2 GB
RAM 85.7 · Disk 108.0
155.6 GB
RAM 233.5 · Disk 147.0
FP88bit
22.4 GB
RAM 33.6 · Disk 60.5
38.9 GB
RAM 58.4 · Disk 86.5
136.6 GB
RAM 204.9 · Disk 125.5
INT88bit
22.4 GB
RAM 33.6 · Disk 60.5
38.9 GB
RAM 58.4 · Disk 86.5
136.6 GB
RAM 204.9 · Disk 125.5
AWQ4bit
14.0 GB
RAM 32.0 · Disk 50.2
30.2 GB
RAM 45.2 · Disk 76.2
127.5 GB
RAM 191.2 · Disk 115.2
GPTQ4bit
14.1 GB
RAM 32.0 · Disk 50.3
30.3 GB
RAM 45.4 · Disk 76.3
127.6 GB
RAM 191.4 · Disk 115.3
GGUF4bit
14.3 GB
RAM 32.0 · Disk 50.6
30.5 GB
RAM 45.8 · Disk 76.6
127.8 GB
RAM 191.7 · Disk 115.6

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× H100 SXM

80 GB VRAM

$1,170/月

≈ 468.5 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 328 tok/s

score 0.5901

Deploy on vast ↗
Cheapest

2× Tesla V100

32 GB VRAM

$42.2/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.5953

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 2148.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1503.8 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX A6000

48 GB VRAM

$210/月

≈ 107.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 75.2 tok/s

score 0.6587

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

RTX A6000

48 GB VRAM

$210

/月 · vast

RTX 5090

32 GB VRAM

$246

/月 · vast

L40S

48 GB VRAM

$341

/月 · vast

RTX PRO 6000 S

48 GB VRAM

$633

/月 · vast

RTX PRO 6000 WS

48 GB VRAM

$634

/月 · vast

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation