QwQ 32B en local
QwQ 32B est un LLM open source de la famille QwQ, grand (32 milliards de paramètres). Il est principalement utilisé pour le raisonnement complexe et la résolution de problèmes. Le matériel minimum pour le faire tourner localement est TITAN RTX (24 GB).
Quantizations disponibles
poids GGUF · llama.cpp 0.4+Acceptable. Configs limitées en VRAM.
Bonne qualité. Sweet spot taille / précision.
Quasi-identique au FP16. Production.
Référence. Précision max, VRAM doublée.
GPUs compatibles
vérifié · 12 configs mono-carteGPUs qui peuvent faire tourner QwQ 32B sur une seule carte, classés du plus accessible au plus haut de gamme.
Rigs multi-GPU recommandés
consumer · 2× ou 4× cartesPour faire tourner QwQ 32B en quantization plus haute (Q8, FP16) ou avec plus de marge pour le contexte long, un rig à plusieurs GPU consumer offre le meilleur rapport perf/€.
Rig prêt à l'emploi
4× GTX 1060 6GB, OS Ubuntu, vLLM + Open WebUI, modèle déjà téléchargé. Vous branchez, c'est en ligne.
// données mises à jour le 2026-05-12 via HuggingFace API.
// estimations VRAM : (params × bits/8) × overhead 20 %.
// les valeurs réelles varient selon le moteur (llama.cpp, vLLM, MLX), la longueur de contexte utilisée et le batch size.