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Qwen3-4B

Qwen3-4B 是阿里通义千问系列的新一代小参数模型，延续了 Qwen2.5 的强中文理解与指令跟随能力，在数学推理、代码生成和多语言任务上表现均衡。得益于 Apache-2.0 许可，开发者可直接用于商业闭源项目，部署门槛极低：量化后 4-bit 版本仅需 3-4GB 显存即可在消费级显卡（如 RTX 3060/4060）上流畅跑通，配合 llama.cpp、Ollama 或 vLLM 可在几分钟内完成本地化部署。相比同量级竞品，其长文本窗口（32K）和结构化输出稳定性更强，适合作为轻量级 Agent 基座、RAG 检索增强的生成端，或嵌入到边缘设备、移动端 App 做离线推理。生态上已融入 Hugging Face Transformers、ModelScope、FastChat 等主流框架，微调脚本（LoRA/QLoRA）现成可用，二次开发成本极低。

Qwentext generation
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01 / 模型卡片

模型卡片

Qwen3-4B 是阿里通义千问系列的新一代小参数模型，延续了 Qwen2.5 的强中文理解与指令跟随能力，在数学推理、代码生成和多语言任务上表现均衡。得益于 Apache-2.0 许可，开发者可直接用于商业闭源项目，部署门槛极低：量化后 4-bit 版本仅需 3-4GB 显存即可在消费级显卡（如 RTX 3060/4060）上流畅跑通，配合 llama.cpp、Ollama 或 vLLM 可在几分钟内完成本地化部署。相比同量级竞品，其长文本窗口（32K）和结构化输出稳定性更强，适合作为轻量级 Agent 基座、RAG 检索增强的生成端，或嵌入到边缘设备、移动端 App 做离线推理。生态上已融入 Hugging Face Transformers、ModelScope、FastChat 等主流框架，微调脚本（LoRA/QLoRA）现成可用，二次开发成本极低。

模型类型text generation
提供方Qwen
许可状态apache-2.0
02 / 文件与版本

模型文件与版本

模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录
来源仓库https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B
查看模型来源
版本信息请以来源仓库的最新版本为准
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03 / 模型下载

下载模型

推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。

当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库: Qwen/Qwen3-4B
安装 ModelScope

下载前先安装命令行和 SDK 依赖。

pip install modelscope
命令行下载完整模型库

下载完整模型权重、配置和模型卡片。

modelscope download --model Qwen/Qwen3-4B
下载单个文件到指定目录

这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。

modelscope download --model Qwen/Qwen3-4B README.md --local_dir ./dir
SDK 下载

适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-4B')
Git 下载

请确保 Git LFS 已正确安装。

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-4B.git
跳过 LFS 大文件下载

先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-4B.git
04 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    阅读模型卡片和来源信息。

  2. 02
    步骤 2

    从小型、非敏感任务开始评估。

  3. 03
    步骤 3

    核对输出质量、许可和使用限制。

  4. 04
    步骤 4

    验证通过后再纳入工作流。

05 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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