Skip to main content
PromptQuorumBuilt for humans. Structured for AI.

هل يمكن تشغيل ⁨Qwen 3⁩ على ⁨Ollama⁩؟

هل يمكن تشغيل ⁨Qwen 3⁩ على ⁨Ollama⁩؟

إجابة سريعة

نعم — يدعم Ollama جميع أحجام نماذج Qwen 3 من 0.6B إلى 32B، إضافةً إلى نسخة MoE بحجم 30B-A3B. شغّل أي حجم بأمر واحد مثل ollama run qwen3:8b. يحتاج النموذج 8B إلى ~6 GB VRAM بتكميم Q4.

  • ▸ollama run qwen3:0.6b — يعمل بـ 1 GB VRAM
  • ▸ollama run qwen3:8b — يحتاج ~6 GB VRAM
  • ▸ollama run qwen3:32b — يحتاج ~21 GB VRAM
Ollama

النقاط الرئيسية

  • ✓يدعم Ollama جميع أحجام Qwen 3: 0.6B و1.7B و4B و8B و14B و32B، إضافةً إلى نسخة MoE بحجم 30B-A3B
  • ✓نزّل أي حجم باستخدام <code>ollama run qwen3:8b</code> — استبدل الوسم بحجمك المستهدف
  • ✓يحتاج نموذج 8B إلى ~6 GB VRAM بتكميم Q4 ويعمل بسرعة ~20 tok/s على GPU متوسط المستوى
  • ✓يدعم Qwen 3 استدعاء الأدوات بشكل أصيل عبر واجهة برمجة Ollama القياسية — لا يلزم أي Modelfile مخصص

نعم — إليك ما هو متاح

يدعم Ollama جميع أحجام نماذج Qwen 3 الرئيسية من 0.6B إلى 32B، إضافةً إلى نسخة MoE بحجم 30B-A3B. نزّل أي حجم بأمر واحد: ollama run qwen3:8b. استبدل 8b بـ 0.6b أو 1.7b أو 4b أو 14b أو 32b أو 30b-a3b للأحجام الأخرى.

كل حجم متاح بتكميمات متعددة. Q4_K_M هو نقطة البداية الافتراضية والموصى بها — يوفر أفضل نسبة جودة إلى حجم الملف. Q8_0 متاح للنموذجين 8B و14B إذا كان لديك هامش VRAM إضافي.

استدعاء الأدوات مدعوم بشكل أصيل في جميع أحجام Qwen 3 عبر واجهة برمجة Ollama القياسية. لا يلزم أي Modelfile مخصص أو قالب مطالبة خاص.

ollama run qwen3:8b

اختيار حجم Qwen 3 المناسب

يعتمد اختيار الحجم المناسب من Qwen 3 كليًا على VRAM المتاح. بالنسبة لمعظم المستخدمين الذين يمتلكون GPU متوسط المستوى (6-8 GB VRAM)، يُعدّ نموذج 8B بتكميم Q4_K_M الخيار العملي — يحتاج ~6 GB ويعمل بسرعة ~20 tok/s.

نموذج 14B بتكميم Q4 هو المستوى الموصى به للبرمجة: يتفوق على 8B في توليد الشيفرة ويعمل بشكل مريح في 10-12 GB VRAM. للمقارنة الكاملة لأداء Qwen 3 في البرمجة مقابل النماذج المحلية الأخرى، راجع دليل تشغيل Qwen محليًا في 2026.

VRAMحجم Qwen 3الأفضل لـ
< 4 GB0.6B / 1.7Bالأجهزة الطرفية والاختبارات والمعالجة المركزية فقط
4–6 GB4BGPU اقتصادي أو معالج مركزي بذاكرة محدودة
6–12 GB8B / 14Bالاستخدام العام والبرمجة
12–24 GB32B / 30B-A3B (MoE)برمجة واستدلال عالي الجودة

إجابات سريعة حول Qwen 3 على Ollama

كيف أُثبّت Qwen 3 على Ollama؟▾
شغّل ollama run qwen3:8b في الطرفية. يُنزّل Ollama النموذج تلقائيًا في أول تشغيل. استبدل 8b بحجمك المستهدف: 0.6b أو 1.7b أو 4b أو 14b أو 32b أو 30b-a3b.
هل Qwen 3 أفضل من Llama 3 للبرمجة؟▾
للبرمجة: نعم، يتفوق Qwen3 14B على Llama 3 8B في اختبارات HumanEval. للمحادثة العامة على مستوى 8B: يظل Llama 3 8B منافسًا. للاطلاع على أفضل نماذج Ollama الحالية عبر جميع المهام، راجع أفضل نماذج Ollama في الوقت الحالي.
هل يدعم Qwen 3 استدعاء الأدوات على Ollama؟▾
نعم. يدعم Qwen 3 استدعاء الدوال والأدوات بشكل أصيل عبر واجهة برمجة Ollama القياسية. لا يلزم أي Modelfile مخصص أو تهيئة خاصة — يعمل مع أي عميل يدعم تنسيق استخدام الأدوات في Ollama.
ما أكبر نموذج Qwen 3 يمكن تشغيله محليًا؟▾
أكبر نموذج كثيف من Qwen 3 هو 32B، ويحتاج ~21 GB VRAM بتكميم Q4 — يعمل على بطاقة RTX 3090 أو RTX 4090 واحدة. لاستدلال أسرع بجودة مماثلة، تحتاج نسخة MoE بحجم 30B-A3B إلى ~19 GB VRAM فقط وتعمل بشكل أسرع ملحوظ لأن جزءًا فقط من المعاملات يُفعَّل لكل رمز. أجهزة Mac من سلسلة Apple M بذاكرة موحّدة 32 GB أو أكثر تُشغّل كلا النموذجين بسلاسة.