Обновлено: 11 октября 2026 г.

Локальный запуск Qwen4

Qwen4-27B — уровень Qwen4 для локального запуска, но веса ещё не вышли. Настройте окружение сейчас на Qwen3.8-27B; когда выйдет Qwen4-27B, поменяется только имя модели.

Коротко: проще всего — Ollama на видеокарте 24 ГБ или Mac с 32 ГБ и больше. 4-битной версии с контекстом 32K нужно около 20 ГБ.

Выберите среду

Ollama. Одна команда, работает в Windows, macOS и Linux. Лучший первый выбор.
LM Studio. Настольное приложение с каталогом моделей и окном чата; терминал не нужен.
llama.cpp. Максимум контроля над квантизацией, длиной контекста и выгрузкой на GPU.
vLLM или SGLang. Для OpenAI-совместимого API на многих пользователей на видеокартах NVIDIA; нужны полные веса или FP8.

Шаги

Проверьте память в калькуляторе VRAM и выберите квантизацию.
Установите и обновите среду, чтобы она поддерживала новейшую архитектуру Qwen.
Прямо сейчас запустите Qwen3.8-27B одной из команд ниже и убедитесь, что всё работает.
Когда выйдет Qwen4-27B, замените имя модели на официальное со страницы Qwen на Hugging Face.

Калькулятор VRAM · Загрузка GGUF

Команды, которые работают сегодня (Qwen3.8-27B)

# Ollama
ollama run qwen3.8:27b

# llama.cpp
llama-server -hf unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M -c 32768

# vLLM
pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen3.8-27B

# SGLang
pip install sglang
python3 -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.8-27B --port 30000

Официальное имя репозитория Qwen4-27B ещё не опубликовано. Не угадывайте: используйте имя со страницы Qwen на Hugging Face, когда оно появится.

Источник: Карточка Qwen3.8-27B (команды vLLM и SGLang)

Источник: Библиотека Ollama: qwen3.8

На Mac

Mac на Apple Silicon делят память между CPU и GPU, но macOS по умолчанию отдаёт GPU только часть. Для модели 27B в 4 битах с контекстом 32K (около 20 ГБ) реалистичный минимум — 32 ГБ памяти, комфортно — от 48 ГБ. В Ollama есть и MLX-версия Qwen3.8 (qwen3.8:27b-mlx).

Источник: Библиотека Ollama: qwen3.8

Статус и дата выхода Qwen4 · Qwen4-27B · Калькулятор VRAM · Загрузка GGUF · Попробовать онлайн · Qwen4-27B vs Qwen3.8-27B

Частые вопросы

Можно ли уже запустить Qwen4 локально?

Саму Qwen4 нет: на 11 октября 2026 года веса не опубликованы. Qwen3.8-27B можно запустить теми же инструментами уже сегодня.

Как проще всего запустить Qwen4-27B?

Через Ollama. Когда Qwen4 появится в её библиотеке, хватит одной команды, как сейчас с qwen3.8:27b.

Нужна ли видеокарта NVIDIA?

Нет. Ollama, LM Studio и llama.cpp работают и на Mac с Apple Silicon, и на видеокартах AMD. vLLM и SGLang рассчитаны в основном на серверы NVIDIA.

Независимое руководство, не связано с Alibaba и командой Qwen. Статус проверен 11 октября 2026 года. Веса Qwen4 ещё не опубликованы; мы обновим страницу, когда они выйдут.