显存大小与模型搭配

显存规格	推荐模型 & 系列	量化 / 精度建议	备注说明
16 GB	Qwen3-0.6B / Qwen3-1.7B / Qwen3-8B-AWQ	推荐使用 FP16 或 AWQ量化	用于轻量客服、低并发场景。受上下文长度限制。
32 GB	Qwen3-4B / Qwen3-8B / Qwen3-14B	FP16 原生或 AWQ量化	中等规模模型，可用于中等复杂任务。
64 GB	Qwen3-VL-32B-AWQ / Qwen3 32B AWQ	建议使用 AWQ量化	用于标准服务模型，适合 30B 级别的量化，但要注意上下文限制和并发数
128 GB / 192 GB	Qwen3-VL-32B-Instruct或 或 Qwen3-32 B	FP16 原生或量化视场景	用于大规模服务，支持更多并发／更长上下文。
256 GB	极大模型部署（100B+ 参数）或高并发／长上下文服务	FP16 原生优选；量化可额外提升并发	企业旗舰服务
320 GB / 384 GB / 448 GB / 512 GB	旗舰模型(Qwen3-235 B 系列) + 海量上下文 + 高并发服务	同上	部署多个模型，支持极端场景。

• 实际显存需求 会因：上下文长度（token 数量）、并发数、模型量化方式、运行时（如 tensor-parallel、model-parallel、offload 等）差异而显著变化。请以上为参考值，实际请以部署环境为准。
• 由于 不支持 FP8，推理过程请以 FP16、INT8 或 AWQ 的原生/量化策略。
• 对于量化版本（如 INT8 / AWQ）可能会略微影响模型输出质量／一致性