Hardware para ejecutar Qwen3 1.7B
Un modelo diminuto para asistentes de voz, clasificación y llamadas a herramientas sencillas. Funciona en HAT aceleradores.
- Desarrollador
- Alibaba (Qwen)
- Parámetros
- 2B
- Contexto máximo
- 40K tokens
- Licencia
- Apache 2.0
Ficha en Hugging FaceArchivos GGUFOllama: ollama run qwen3:1.7b
Memoria necesaria
DatosPesos más caché de contexto más unos 1,5 GB del programa, según la cuantización y la longitud del contexto.
| Cuantización | 8K tokens | 32K tokens | 40K tokens |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 3,5 GB | 6,4 GB | 7,3 GB |
| Q8_0 | 4,3 GB | 7,1 GB | 8 GB |
| FP16 | 5,9 GB | 8,7 GB | 9,6 GB |
Hardware que lo ejecuta
Estimación32 plataformas pueden ejecutar Qwen3 1.7B a Q4_K_M con un contexto de 32K tokens. Necesita unos 6,4 GB.
El más barato que lo ejecuta
El más rápido que lo ejecuta
Pesos del modeloCaché de contexto (KV)ProgramaLímite utilizable (color = veredicto)
FuncionaFunciona con holgura (32)
| Plataforma | Configuración mínima | Memoria | Techo de velocidad | Precio desde |
|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 | 96 GB | ≤ 1614 tok/s | 8565 US$ | |
| RTX 5090 | 32 GB | ≤ 1614 tok/s | 4329 US$ | |
| RTX PRO 5000 | 48 GB | ≤ 1211 tok/s | 4500 US$ | |
| Mac Studio M5 Ultra | 96 GB | ≤ 1081 tok/s | 5499 US$ | |
| RTX 4090 | 24 GB | ≤ 908 tok/s | 1599 US$ | |
| RX 7900 XTX | 24 GB | ≤ 865 tok/s | 1269 € | |
| RTX 5080 | 16 GB | ≤ 865 tok/s | 1830 US$ | |
| RTX 3090 | 24 GB | ≤ 843 tok/s | 1340 US$ | |
| RTX PRO 4500 | 32 GB | ≤ 807 tok/s | 2500 US$ | |
| RTX 5070 Ti | 16 GB | ≤ 807 tok/s | 1190 US$ | |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | ≤ 605 tok/s | 1500 US$ | |
| RTX 5070 | 12 GB | ≤ 605 tok/s | 1010 US$ | |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | ≤ 581 tok/s | 1550 US$ | |
| RX 9070 XT | 16 GB | ≤ 581 tok/s | 759 US$ | |
| Arc Pro B70 | 32 GB | ≤ 548 tok/s | 1268 US$ | |
| Mac Studio M5 Max | 36 GB | ≤ 414 tok/s | 2499 US$ | |
| Arc Pro B60 | 24 GB | ≤ 411 tok/s | 599 US$ | |
| Arc B580 | 12 GB | ≤ 411 tok/s | 249 US$ | |
| RTX 5060 Ti 16 GB | 16 GB | ≤ 404 tok/s | 789 US$ | |
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | ≤ 324 tok/s | 329 US$ | |
| RX 9060 XT 16 GB | 16 GB | ≤ 288 tok/s | 349 US$ | |
| Mac mini M5 Pro | 24 GB | ≤ 277 tok/s | 1699 US$ | |
| Ryzen AI Max+ PRO 495 | 192 GB | ≤ 246 tok/s | 7399 US$ | |
| Jetson AGX Thor | 128 GB | ≤ 246 tok/s | 5499 US$ | |
| DGX Spark / GB10 | 128 GB | ≤ 246 tok/s | 5000 US$ | |
| Ryzen AI Max+ 395 | 64 GB | ≤ 231 tok/s | 2200 US$ | |
| Arc Pro B50 | 16 GB | ≤ 202 tok/s | 349 US$ | |
| Jetson AGX Orin 64GB | 64 GB | ≤ 185 tok/s | 1999 US$ | |
| Mac mini M6 | 16 GB | ≤ 153 tok/s | 899 US$ | |
| Ryzen AI 9 HX 370 | 32 GB | ≤ 108 tok/s | — | |
| RK3588 (Orange Pi 5 Plus and others) | 16 GB | — | — | |
| Raspberry Pi AI HAT+ 2 | 8 GB | — | 200 US$ |
No tiene memoria suficienteNo tiene memoria suficiente (1)
| Plataforma | Configuración mínima | Memoria | Techo de velocidad | Precio desde |
|---|---|---|---|---|
| Jetson Orin Nano Super | 8 GB | — | 399 US$ |
Máximo teórico al generar texto: ancho de banda de la memoria dividido entre los bytes que se leen por token. En la práctica se suele alcanzar entre la mitad y tres cuartas partes.