Ollama Qwen — 安装测试

Windows 系统，内存32G、CPU Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700 、集成显卡 Intel(R) HUD Graphics 770

语言内模型

• Gemma
• DeepSeek
• Qwen

视频类的模型

• llava
• phi
• minicpm-v

本地运行，不要，不要超过10G，不然跑了吃力

Qwen3-4B 是这台 32G 内存机器的“甜点级”选择。它比 1.7B 更聪明，比 7B 更轻快，非常适合处理复杂的合同章节逻辑。

一、上面的配置跑 Qwen3-4B 怎么样？

4B：表示 40亿的模型训练参数

结论：完全可行，是纯 CPU 环境下的“黄金尺寸”。

• 内存占用：4-bit 量化后的 Qwen3-4B 权重约 2.5GB~3GB。加载模型加上推理时的 KV Cache，总内存占用通常在 8GB~12GB 左右。你的 32GB 内存绰绰有余，甚至可以同时跑 PaddleOCR 服务。
• 速度体验：在 i7-12700 上，预计生成速度约 6~10 token/秒。处理一份 10 页的合同（约 3000 字），生成 JSON 结构大约需要 30~60 秒。这比 7B 模型快了一倍，属于“业务可接受”的延迟。
• Ollama 支持：Ollama 官方已收录 qwen3:4b 标签，直接拉取即可，无需手动折腾 GGUF 文件。

二、Qwen3-4B 相比 1.7B 的优势

对于你的“合同章节识别”任务，4B 的提升是实质性的：

1. 结构理解更强：4B 参数更多，在理解“1. 总则 -> 1.1 定义 -> 1.1.1 条款”这种多级嵌套章节时，准确率和稳定性显著高于 1.7B。
2. 格式更稳：输出复杂的 JSON 结构时，4B 更少出现格式错误（如括号不匹配、字段遗漏），减少了后处理的工作量。
3. 长上下文更稳：Qwen3-4B 拥有 32K 的上下文窗口，处理长合同时的表现比小模型更可靠。

三、最终选型建议（纯 CPU 环境）

模型	推荐度	适用场景
Qwen3-4B	★★★★★	强烈推荐。在速度和能力上取得了完美平衡，是处理含复杂章节合同的性价比之王。
Qwen3-1.7B	★★★★☆	适合合同结构简单（如只有一二级标题），且对速度要求极高的场景。
Qwen3-7B	★★☆☆☆	在纯 CPU 下太慢（~3 token/s），仅适合极少量、高价值的深度解析。

建议：直接部署 Qwen3-4B。它既能满足你识别章节内容的需求，又不会像 7B 那样拖慢整个系统。

🚀 极简部署方案（Ollama for Windows）

1. 安装 Ollama
Ollama Windows 安装 & 指定安装目录：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/20120161

2. 拉取 Qwen3.5 模型（CPU 优化版）
访问 Ollama 官网模型库：https://ollama.com/library
打开 PowerShell 或 CMD，执行以下命令拉取适合你配置的模型：

# 运行 Qwen3.5:4b（最推荐，模型约3.4GB）
ollama run qwen3.5:4b

http://localhost:11434/

测试

接口调用

删除模型

ollama rm qwen3.5:4b