WeiboAI3BQ4_K_M 下约 3 GB 显存

VibeThinker 3B — 显存、速度与本地部署

作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:

A 3B dense reasoner built on Qwen2.5-Coder-3B. Reports 94.3 on AIME26, 89.3 on HMMT25 and 76.4 on IMO-AnswerBench — figures that put it in frontier-reasoner territory on competition maths while staying under 3 GB at Q4_K_M. Those numbers are the authors' own and remain disputed; the model is worth running precisely because you can check them yourself on a laptop.

VibeThinker 3B 在 Q4_K_M 下约需 3 GB 显存——量化权重加框架开销,不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上,这部分来自统一内存。

逻辑84
创意60
编程74

按量化级别的显存与速度

计算基准:NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。仅含权重与开销:该模型架构未公开,因此未计入 KV 缓存。

量化显存速度(估算)适配
Q2_K
2.63 bpw
1.8 GB~241 tok/s可运行
Q3_K_M
3.41 bpw
2.1 GB~220 tok/s可运行
Q4_K_M
4.83 bpw
2.7 GB~190 tok/s可运行
Q5_K_M
5.67 bpw
3 GB~176 tok/s可运行
Q6_K
6.56 bpw
3.3 GB~163 tok/s可运行
Q8_0
8.50 bpw
4.1 GB~140 tok/s可运行
F16
16.00 bpw
7 GB~91 tok/s可运行

黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型,详见 方法说明页. VibeThinker 3B 显存计算器 →

运行 VibeThinker 3B

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如何运行 VibeThinker 3B

安装 Ollama,然后运行:

ollama run vibethinker
Hugging Face 上的权重: WeiboAI/VibeThinker-3B ↗

规格

Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.

参数量
3.09 Billion
上下文窗口
131,072
架构
Dense Transformer (Qwen2.5-Coder-3B base)
提供商
WeiboAI
许可证
MIT
Practical deployment
Edge device (phone, SBC)
规格量化
Q4_K_M
系统内存
8 GB
记录更新于
2026-09-06
许可证MIT允许商业使用

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

质量与使用场景

评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量,并非我们实测。

最适合reasoningmathresearchedge devices
基准分数来源
AIME 202694.3 / 100 %厂商声称 · https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-3B
HMMT 202589.3 / 100 %厂商声称 · https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-3B
IMO-AnswerBench76.4 / 100 %厂商声称 · https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-3B

我的 GPU 能运行 VibeThinker 3B 吗?

VibeThinker 的其他尺寸

VibeThinker 3B — 常见问题

How much VRAM does VibeThinker 3B need?

About 3 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does VibeThinker 3B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. VibeThinker 3B needs about 3 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 190 tokens/sec.

How do I run VibeThinker 3B locally?

Install Ollama and run `ollama run vibethinker`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does VibeThinker come in?

VibeThinker 3B (3 GB), VibeThinker 1.5B (2 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.