Familia Qwen · 8B de parámetros

Qwen 3 8B

Modo híbrido thinking/fast. 119 idiomas, 32k nativo (131k mediante YaRN).

🇨🇳 Alibaba·Licencia Apache 2.0·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento abril de 2025·Probado en el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado) · nuestras mediciones← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Modo de razonamiento que se puede activar y desactivar
  • 119 idiomas
  • 131k ctx (con YaRN)
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —Modo de razonamiento verboso
  • —Ecosistema menos maduro que el de Qwen 2.5
Arquitectura
Denso · GQA · modo híbrido con/sin razonamiento
Entrenamiento
36T tokens, 119 idiomas.
Ideal para
Chat híbridoRazonamientoMultilingüe

05Instalar

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.

$ollama run qwen3:8b
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
6 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
9 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
16 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 10 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Qwen 3 8B?

Para ejecutar Qwen 3 8B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 5 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Cuando te desplazas: Qwen 3 8B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

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  • Actualizaciones de por vida

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
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.

MMLU-Pro
68.7
GPQA
60
LiveCodeBench
54.4