千问3 14b部署需要多大显存？

部署通义千问3（Qwen3）14B模型所需的显存大小取决于多个因素，包括：

1. 模型参数规模：Qwen3-14B 有约 140 亿参数，属于大语言模型。

2. 精度（数据类型）：

   • FP16（半精度）：每个参数占用 2 字节。
     • 显存需求 ≈ 14B × 2 bytes = 28 GB
   • BF16（脑浮点）：同样为 2 字节，显存需求 ≈ 28 GB
   • INT8（8位量化）：每个参数约 1 字节。
     • 显存需求 ≈ 14B × 1 byte = 14 GB
   • INT4（4位量化，如GPTQ、AWQ）：每个参数约 0.5 字节。
     • 显存需求 ≈ 14B × 0.5 byte = 7 GB

3. 额外开销：

   • 推理时还需要显存用于 KV Cache（缓存注意力机制中的键值对）、中间激活值、批处理（batch size）等。
   • 通常建议额外预留 20%~50% 的显存。

实际部署建议：

常见硬件参考：

• NVIDIA A100 40GB / A100 80GB：可轻松运行 FP16 推理。
• NVIDIA RTX 3090 / 4090（24GB）：支持 INT4 或 INT8 量化推理。
• NVIDIA L40S（48GB）：适合 FP16 推理。
• 多卡部署（如2×A10 24GB）：可通过模型并行运行 FP16 版本。

结论：

• FP16 全精度部署：至少需要 32GB 显存，推荐使用 A100 或双卡配置。
• 量化部署（INT4/INT8）：可在 12~24GB 显存 的消费级显卡（如 3090、4090）上运行。

如果你使用阿里云或Hugging Face等平台，也可以选择他们提供的优化版本（如 GPTQ、AWQ 量化模型），显著降低显存需求。

如需具体部署方案（如使用 vLLM、HuggingFace Transformers、TensorRT-LLM 等），可以进一步说明你的硬件环境和使用场景。