秒懂云关于“千问32B”模型的显存需求，需要明确你指的是哪个具体模型。目前阿里云发布的通义千问系列中，参数量接近32B（即320亿参数）的模型可能是 Qwen-72B 的较小版本，或者是指 Qwen1.5-32B 这类开源版本。
以 Qwen1.5-32B 为例（基于Hugging Face上发布的版本），其显存需求如下：
1. 全精度推理（FP32）
- 每个参数占用 4 字节
- 显存 ≈ 32B × 4 bytes = 128 GB
2. 半精度推理（FP16/BF16）
- 每个参数占用 2 字节
- 显存 ≈ 32B × 2 bytes = 64 GB
3. 量化推理（如 INT8）
- 每个参数占用 1 字节
- 显存 ≈ 32B × 1 byte = 32 GB
4. 更低比特量化（如 GPTQ、AWQ 4-bit）
- 每个参数约 0.5 字节
- 显存 ≈ 32B × 0.5 = 约 16~20 GB
实际使用建议：
- FP16 推理：需要至少 单张 80GB 显卡（如 A100/H100）两张 才能运行 Qwen-32B。
- 4-bit 量化（如 GPTQ 或 AWQ）：可在 单张 24GB 显卡（如 RTX 3090/4090）或更高 上运行。
✅ 示例：使用
transformers+accelerate+bitsandbytes或AutoGPTQ，可以在消费级显卡上部署 Qwen-32B 的量化版本。
总结：
| 精度 | 显存需求 | 可行性设备示例 |
|---|---|---|
| FP32 | ~128 GB | 多卡A100/H100集群 |
| FP16 | ~64 GB | 双A100（80GB） |
| INT8 | ~32 GB | 单卡A100/A6000（48GB）或双V100 |
| 4-bit | ~16–20 GB | RTX 3090/4090/A6000（24GB+） |
📌 结论：
Qwen-32B 在 FP16 下需要约 64GB 显存，通过 4-bit 量化可压缩到 20GB 以内，适合在高端消费级显卡上运行。
如果你有具体的部署场景（如本地运行、API服务等），我可以进一步推荐配置方案。