Familia Qwen · 27B de parámetros

Qwen 3 27B

Denso 27B de Qwen, Apache 2.0, contexto de 32k, ~16 GB de VRAM en Q4: cabe en una tarjeta de 16 GB para chat, razonamiento y uso multilingüe.

🇨🇳 Alibaba·Licencia Apache 2.0·Contexto 32k tokens·Fecha de lanzamiento —·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Dense 27B: ~16 GB de VRAM en Q4; cabe en una tarjeta de 16 GB
  • Licencia Apache 2.0 permisiva (uso comercial libre)
  • Chat, razonamiento y multilingüe
  • Alternativa densa a los MoE Qwen de tamaño comparable
Limitaciones que debes conocer
  • —No se ha verificado la etiqueta Ollama: instalación mediante Hugging Face
  • —Contexto nativo de 32k (valor predeterminado, por confirmar en la model card)
  • —Pesos con acceso restringido en Hugging Face (se requiere aceptación)
Arquitectura
Transformer denso · 27B parámetros · contexto de 32k
Entrenamiento
Modelo dense 27B de la familia Qwen 3 (Alibaba), publicado bajo Apache 2.0. No se han comunicado detalles del corpus ni del método.
Ideal para
Asistente generalistaRazonamientoMultilingüe

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : Qwen/Qwen3-27B
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
16 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
19 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
29 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
54 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 35 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Qwen 3 27B?

Para ejecutar Qwen 3 27B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 16 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~14t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~18t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900