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关于“Qwen32B”显存要求的问题，目前阿里巴巴通义实验室发布的Qwen系列大模型中，并没有名为“Qwen32B”的官方模型。Qwen系列主要包括以下几个版本：
- Qwen-1.8B（18亿参数）
- Qwen-7B（70亿参数）
- Qwen-14B（140亿参数）
- Qwen-72B（720亿参数）
如果你指的是Qwen-72B（即720亿参数的版本），那么其显存需求如下：
Qwen-72B 显存要求（近似值）：
| 推理模式 | 显存需求（单卡/多卡） | 说明 |
|---|---|---|
| FP16/BF16 精度推理 | 至少 140GB+ 显存（多卡） | 单张A100（80GB）无法加载，需模型并行（如2×A100或H100） |
| 量化推理（如INT4） | 约 48GB 显存（可单卡或双卡） | 使用GPTQ/AWQ等量化技术后可在2×A100上运行 |
例如：使用
transformers+accelerate+device_map，将模型分片加载到多张GPU上。
常见误解：“Qwen32B”
可能是误将Qwen-72B记成Qwen32B，或者指某个未发布的中间版本。目前官方未发布320亿参数的Qwen模型。
如果你是指某个定制/微调/蒸馏版本？
建议确认模型名称是否准确，或查看Hugging Face、ModelScope上的官方仓库：
- Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen
- ModelScope（魔搭）: https://modelscope.cn/models/qwen
如何估算大模型显存需求？
对于一个参数量为 N 的模型：
- FP16 推理：显存 ≈ N × 2 bytes
- FP32 推理：显存 ≈ N × 4 bytes
- INT8 量化：显存 ≈ N × 1 byte
- INT4 量化：显存 ≈ N × 0.5 byte
例如 Qwen-72B（720亿参数）：
- FP16：72e9 × 2 = 144 GB 显存（理论最小值，实际更高）
总结
- 没有官方的“Qwen32B”模型。
- 若你指Qwen-72B，则：
- FP16 推理需 140GB+ 显存（多张A100/H100）
- INT4 量化后可降至 ~48GB，适合2×A100部署
- 推荐使用模型并行和量化技术进行部署
如果你有具体的模型链接或上下文（如来自哪个平台），欢迎提供，我可以进一步帮你确认。