许可证：Apache-2.0
许可证链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-1.7B-GGUF/blob/main/LICENSE
任务标签：文本生成
基础模型：Qwen/Qwen3-1.7B

Qwen3-1.7B-GGUF

Qwen3亮点

Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新版本，提供全系列稠密与混合专家（MoE）模型。基于大规模训练，Qwen3在推理、指令遵循、智能体能力和多语言支持方面实现突破性进展，主要特性包括：

• 独家支持思维模式（适用于复杂逻辑推理、数学与代码）与非思维模式（适用于高效通用对话）的单模型无缝切换，确保各类场景下的最优表现。
• 显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理任务上超越前代QwQ（思维模式）与Qwen2.5指令模型（非思维模式）。
• 卓越的人类偏好对齐，在创意写作、角色扮演、多轮对话和指令遵循方面表现优异，提供更自然、生动且沉浸式的对话体验。
• 专业的智能体能力，可在思维与非思维模式下精准整合外部工具，在开源模型的复杂智能体任务中保持领先性能。
• 支持100+种语言与方言，具备强大的多语言指令遵循与翻译能力。

模型概览

Qwen3-1.7B核心参数：

• 类型：因果语言模型
• 训练阶段：预训练与后训练
• 参数量：17亿
• 非嵌入参数量：14亿
• 层数：28
• 注意力头数（GQA）：Q为16头，KV为8头
• 上下文长度：32,768
• 量化方式：q8_0

更多细节（包括基准测试、硬件需求与推理性能）请参阅博客、GitHub与文档。

快速开始

llama.cpp

参考llama.cpp文档获取完整指南。建议克隆llama.cpp并按官方指引安装（我们适配最新版本）。以下示例假设在llama.cpp目录下执行命令：

./llama-cli -hf Qwen/Qwen3-1.7B-GGUF:Q8_0 --jinja --color -ngl 99 -fa -sm row --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --min-p 0 --presence-penalty 1.5 -c 40960 -n 32768 --no-context-shift  

ollama

参考ollama文档获取指南。单命令运行：

ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-1.7B-GGUF:Q8_0  

思维/非思维模式切换

通过在用户提示或系统消息中添加/think和/no_think实现逐轮模式切换。多轮对话中模型将遵循最新指令。

示例对话：

> 你是谁 /no_think  

<think>  

</think>  

我是通义千问，由阿里云开发的大语言模型。[...]  

> "strawberries"中有几个字母'r'？ /think  

<think>  
好的，让我们看看。用户询问单词"strawberries"中字母'r'出现的次数。[...]  
</think>  

单词strawberries包含3个字母r。[...]  

最佳实践

推荐配置：

1. 采样参数：

   • 思维模式（enable_thinking=True）：Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20、MinP=0、PresencePenalty=1.5。禁用贪婪解码，否则可能导致性能下降与无限重复。
   • 非思维模式（enable_thinking=False）：建议Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20、MinP=0、PresencePenalty=1.5。
   • 量化模型推荐设置presence_penalty=1.5抑制重复输出，可调节范围0-2。过高值可能导致语言混杂与轻微性能下降。

2. 充足输出长度：常规查询建议32,768 tokens。数学/编程竞赛类复杂问题评测时，建议最大输出长度设为38,912 tokens以生成详尽回答。

3. 标准化输出格式（评测时推荐）：

   • 数学题：提示词中加入"请逐步推理，并将最终答案用\boxed{}包裹"。
   • 选择题：提示词中添加JSON结构规范输出，如"answer": "C"。

4. 历史对话不保留思考内容：多轮对话中，历史记录应仅包含最终输出（Jinja2模板已实现该逻辑，其他框架需开发者自行处理）。

引用

如果觉得我们的工作有帮助，欢迎引用：

@misc{qwen3,  
    title  = {Qwen3},  
    url    = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/},  
    author = {Qwen Team},  
    month  = {四月},  
    year   = {2025}  
}