Qwen3 4B Llamafile

🚀 Qwen 3 4B - llamafile

Mozilla將Qwen 3模型打包成可執行權重，即 llamafiles。這為你在Linux、MacOS、Windows、FreeBSD、OpenBSD和NetBSD系統（AMD64和ARM64架構）上使用該模型提供了最簡單、最快捷的方式。

🚀 快速開始

要開始使用，你需要Qwen 3的權重和llamafile軟件。這兩者都包含在一個文件中，可按以下步驟下載並運行：

wget https://huggingface.co/Mozilla/Qwen3-0.6B-llamafile/resolve/main/Qwen_Qwen3-4B-Q4_K_M.llamafile
chmod +x Qwen_Qwen3-4B-Q4_K_M.llamafile
./Qwen_Qwen3-4B-Q4_K_M.llamafile

這些llamafile的默認操作模式是我們新的命令行聊天機器人界面。

✨ 主要特性

• 模型創建者：Qwen
• 原始模型：Qwen/Qwen3-4B
• 軟件最後更新時間：2025-05-14
• Llamafile版本：0.9.3

💻 使用示例

基礎用法

你可以使用三引號進行多行提問。你可以傳遞 /stats 和 /context 等命令來查看運行時狀態信息。你可以通過傳遞 -p "new system prompt" 標誌來更改系統提示。你可以按 CTRL-C 中斷模型，按 CTRL-D 退出。

高級用法

如果你更喜歡使用Web圖形用戶界面（GUI），可以使用 --server 模式，它將在你的瀏覽器中打開一個帶有聊天機器人和完成界面的標籤頁。如需更多使用幫助，請傳遞 --help 標誌。服務器還有一個與OpenAI API兼容的完成端點，可以通過Python的 openai pip包訪問。

./Qwen_Qwen3-4B-Q4_K_M.llamafile --server

還提供了一種高級命令行界面（CLI）模式，適用於shell腳本編寫。你可以通過傳遞 --cli 標誌來使用它。如需更多使用幫助，請傳遞 --help 標誌。

./Qwen_Qwen3-4B-Q4_K_M.llamafile --cli -p 'four score and seven' --log-disable

🔧 技術細節

故障排除

如果你遇到問題，請參閱README的 "注意事項" 部分。 在Linux上，避免運行檢測器錯誤的方法是安裝APE解釋器：

sudo wget -O /usr/bin/ape https://cosmo.zip/pub/cosmos/bin/ape-$(uname -m).elf
sudo chmod +x /usr/bin/ape
sudo sh -c "echo ':APE:M::MZqFpD::/usr/bin/ape:' >/proc/sys/fs/binfmt_misc/register"
sudo sh -c "echo ':APE-jart:M::jartsr::/usr/bin/ape:' >/proc/sys/fs/binfmt_misc/register"

在Windows上，可執行文件大小限制為4GB。

上下文窗口

該模型的最大上下文窗口大小為128k個標記。默認情況下，使用8192個標記的上下文窗口大小。你可以通過傳遞 -c 0 標誌讓llamafile使用最大上下文大小，這足以容納一本小書。如果你想與你的書進行對話，可以使用 -f book.txt 標誌。

GPU加速

在具有足夠顯存的GPU上，可以傳遞 -ngl 999 標誌來使用系統的NVIDIA或AMD GPU。在Windows上，如果你擁有NVIDIA GPU，只需安裝顯卡驅動程序。如果你擁有AMD GPU，首次運行llamafile時，應安裝ROCm SDK v6.1，然後傳遞 --recompile --gpu amd 標誌。 在NVIDIA GPU上，默認情況下，使用預構建的tinyBLAS庫進行矩陣乘法。這是開源軟件，但速度不如閉源的cuBLAS。如果你在系統上安裝了CUDA SDK，可以傳遞 --recompile 標誌來為你的系統構建一個使用cuBLAS的GGML CUDA庫，以確保獲得最佳性能。 如需更多信息，請參閱 llamafile README。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。詳情請見 LICENSE。

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🚀 Qwen3-4B

✨ 主要特性

Qwen3是Qwen系列的最新一代大語言模型，提供了一系列密集和專家混合（MoE）模型。基於廣泛的訓練，Qwen3在推理、指令遵循、代理能力和多語言支持方面取得了突破性進展，具有以下關鍵特性：

• 獨特支持在單個模型內無縫切換思考模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和 非思考模式（用於高效的通用對話），確保在各種場景下都能實現最佳性能。
• 推理能力顯著增強，在數學、代碼生成和常識邏輯推理方面超越了之前的QwQ（思考模式）和Qwen2.5指令模型（非思考模式）。
• 卓越的人類偏好對齊，在創意寫作、角色扮演、多輪對話和指令遵循方面表現出色，提供更自然、引人入勝和沉浸式的對話體驗。
• 出色的代理能力，能夠在思考和非思考模式下精確集成外部工具，在複雜的基於代理的任務中在開源模型中取得領先性能。
• 支持100多種語言和方言，具備強大的 多語言指令遵循 和 翻譯 能力。

📋 模型概述

屬性	詳情
模型類型	因果語言模型
訓練階段	預訓練和後訓練
參數數量	40億
非嵌入參數數量	36億
層數	36
注意力頭數量（GQA）	Q為32，KV為8
上下文長度	原生支持32,768個標記，使用 YaRN可支持131,072個標記

如需更多詳細信息，包括基準評估、硬件要求和推理性能，請參閱我們的 博客、GitHub 和 文檔。

⚠️ 重要提示 如果你遇到嚴重的無盡重複問題，請參閱 最佳實踐 部分以獲取最佳採樣參數，並將 presence_penalty 設置為1.5。

🚀 快速開始

Qwen3的代碼已集成到最新的Hugging Face transformers 中，我們建議你使用最新版本的 transformers。 使用 transformers<4.51.0 時，你會遇到以下錯誤：

KeyError: 'qwen3'

以下是一個代碼片段，展示瞭如何使用該模型根據給定輸入生成內容：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-4B"

# 加載分詞器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# 準備模型輸入
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # 在思考和非思考模式之間切換。默認值為True。
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# 進行文本補全
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 

# 解析思考內容
try:
    # rindex查找151668 (</think>)
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)
except ValueError:
    index = 0

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("thinking content:", thinking_content)
print("content:", content)

對於部署，你可以使用 sglang>=0.4.6.post1 或 vllm>=0.8.5 創建與OpenAI兼容的API端點：

• SGLang：

python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-4B --reasoning-parser qwen3

• vLLM：

vllm serve Qwen/Qwen3-4B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1

對於本地使用，Ollama、LMStudio、MLX-LM、llama.cpp和KTransformers等應用程序也支持Qwen3。

💻 使用示例

基礎用法

默認情況下，Qwen3啟用了思考能力，類似於QwQ-32B。這意味著模型將使用其推理能力來提高生成響應的質量。例如，當在 tokenizer.apply_chat_template 中顯式設置 enable_thinking=True 或將其保留為默認值時，模型將進入思考模式。

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # enable_thinking的默認值為True
)

在這種模式下，模型將生成包裹在 <think>...</think> 塊中的思考內容，然後是最終響應。

⚠️ 重要提示 對於思考模式，建議使用 Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20 和 MinP=0（generation_config.json 中的默認設置）。請勿使用貪心解碼，因為這可能導致性能下降和無盡重複。如需更多詳細指導，請參閱 最佳實踐 部分。

高級用法

我們提供了一個硬開關，可嚴格禁用模型的思考行為，使其功能與之前的Qwen2.5-Instruct模型保持一致。這種模式在必須禁用思考以提高效率的場景中特別有用。

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False  # 設置enable_thinking=False可禁用思考模式
)

在這種模式下，模型不會生成任何思考內容，也不會包含 <think>...</think> 塊。

⚠️ 重要提示 對於非思考模式，建議使用 Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20 和 MinP=0。如需更多詳細指導，請參閱 最佳實踐 部分。

高級用法：通過用戶輸入切換思考和非思考模式

我們提供了一種軟開關機制，允許用戶在 enable_thinking=True 時動態控制模型的行為。具體來說，你可以在用戶提示或系統消息中添加 /think 和 /no_think 來逐輪切換模型的思考模式。在多輪對話中，模型將遵循最新的指令。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

class QwenChatbot:
    def __init__(self, model_name="Qwen/Qwen3-4B"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
        self.history = []

    def generate_response(self, user_input):
        messages = self.history + [{"role": "user", "content": user_input}]

        text = self.tokenizer.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=False,
            add_generation_prompt=True
        )

        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")
        response_ids = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=32768)[0][len(inputs.input_ids[0]):].tolist()
        response = self.tokenizer.decode(response_ids, skip_special_tokens=True)

        # 更新歷史記錄
        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})

        return response

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    chatbot = QwenChatbot()

    # 第一次輸入（無 /think 或 /no_think 標籤，默認啟用思考模式）
    user_input_1 = "How many r's in strawberries?"
    print(f"User: {user_input_1}")
    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)
    print(f"Bot: {response_1}")
    print("----------------------")

    # 第二次輸入，帶有 /no_think
    user_input_2 = "Then, how many r's in blueberries? /no_think"
    print(f"User: {user_input_2}")
    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)
    print(f"Bot: {response_2}") 
    print("----------------------")

    # 第三次輸入，帶有 /think
    user_input_3 = "Really? /think"
    print(f"User: {user_input_3}")
    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)
    print(f"Bot: {response_3}")

⚠️ 重要提示 為了與API兼容，當 enable_thinking=True 時，無論用戶是否使用 /think 或 /no_think，模型總是會輸出一個包裹在 <think>...</think> 中的塊。但是，如果禁用了思考，這個塊內的內容可能為空。當 enable_thinking=False 時，軟開關無效。無論用戶輸入任何 /think 或 /no_think 標籤，模型都不會生成思考內容，也不會包含 <think>...</think> 塊。

代理使用

Qwen3在工具調用能力方面表現出色。我們建議使用 Qwen-Agent 來充分發揮Qwen3的代理能力。Qwen-Agent內部封裝了工具調用模板和工具調用解析器，大大降低了編碼複雜度。 要定義可用工具，你可以使用MCP配置文件，使用Qwen-Agent的集成工具，或自行集成其他工具。

from qwen_agent.agents import Assistant

# 定義大語言模型
llm_cfg = {
    'model': 'Qwen3-4B',

    # 使用阿里雲魔搭模型社區提供的端點：
    # 'model_type': 'qwen_dashscope',
    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),

    # 使用與OpenAI API兼容的自定義端點：
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base
    'api_key': 'EMPTY',

    # 其他參數：
    # 'generate_cfg': {
    #         # 添加：當響應內容為 `<think>this is the thought</think>this is the answer;
    #         # 不添加：當響應已通過reasoning_content和content分離時。
    #         'thought_in_content': True,
    #     },
}

# 定義工具
tools = [
    {'mcpServers': {  # 你可以指定MCP配置文件
            'time': {
                'command': 'uvx',
                'args': ['mcp-server-time', '--local-timezone=Asia/Shanghai']
            },
            "fetch": {
                "command": "uvx",
                "args": ["mcp-server-fetch"]
            }
        }
    },
  'code_interpreter',  # 內置工具
]

# 定義代理
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)

# 流式生成
messages = [{'role': 'user', 'content': 'https://qwenlm.github.io/blog/ Introduce the latest developments of Qwen'}]
for responses in bot.run(messages=messages):
    pass
print(responses)

處理長文本

Qwen3原生支持長達32,768個標記的上下文長度。對於總長度（包括輸入和輸出）顯著超過此限制的對話，我們建議使用RoPE縮放技術來有效處理長文本。我們使用 YaRN 方法驗證了模型在長達131,072個標記的上下文長度上的性能。 YaRN目前得到了幾個推理框架的支持，例如用於本地使用的 transformers 和 llama.cpp，以及用於部署的 vllm 和 sglang。一般來說，有兩種方法可以為支持的框架啟用YaRN：

• 修改模型文件： 在 config.json 文件中添加 rope_scaling 字段：

{
    ...,
    "rope_scaling": {
        "rope_type": "yarn",
        "factor": 4.0,
        "original_max_position_embeddings": 32768
    }
}

對於 llama.cpp，修改後需要重新生成GGUF文件。

• 傳遞命令行參數： 對於 vllm，你可以使用：

vllm serve ... --rope-scaling '{"rope_type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}' --max-model-len 131072  

對於 sglang，你可以使用：

python -m sglang.launch_server ... --json-model-override-args '{"rope_scaling":{"rope_type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}}'

對於 llama.cpp 中的 llama-server，你可以使用：

llama-server ... --rope-scaling yarn --rope-scale 4 --yarn-orig-ctx 32768

⚠️ 重要提示 如果你遇到以下警告：

Unrecognized keys in `rope_scaling` for 'rope_type'='yarn': {'original_max_position_embeddings'}

請升級 transformers>=4.51.0。

⚠️ 重要提示 所有著名的開源框架都實現了靜態YaRN，這意味著縮放因子無論輸入長度如何都保持不變，可能會影響較短文本的性能。我們建議僅在需要處理長上下文時添加 rope_scaling 配置。也建議根據需要修改 factor。例如，如果你的應用程序的典型上下文長度為65,536個標記，最好將 factor 設置為2.0。 ⚠️ 重要提示 config.json 中的默認 max_position_embeddings 設置為40,960。這個分配包括為輸出保留32,768個標記和為典型提示保留8,192個標記，這對於大多數短文本處理場景來說已經足夠。如果平均上下文長度不超過32,768個標記，我們不建議在這種情況下啟用YaRN，因為這可能會降低模型性能。 💡 使用建議 阿里雲魔搭模型社區提供的端點默認支持動態YaRN，無需額外配置。

最佳實踐

為了實現最佳性能，我們建議以下設置：

1. 採樣參數：
   • 對於思考模式（enable_thinking=True），使用 Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20 和 MinP=0。請勿使用貪心解碼，因為這可能導致性能下降和無盡重複。
   • 對於非思考模式（enable_thinking=False），建議使用 Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20 和 MinP=0。
   • 對於支持的框架，你可以在0到2之間調整 presence_penalty 參數以減少無盡重複。但是，使用較高的值可能偶爾會導致語言混合和模型性能略有下降。
2. 足夠的輸出長度：對於大多數查詢，建議使用32,768個標記的輸出長度。對於高度複雜問題的基準測試，例如數學和編程競賽中的問題，建議將最大輸出長度設置為38,912個標記。這為模型提供了足夠的空間來生成詳細和全面的響應，從而提高其整體性能。
3. 標準化輸出格式：在進行基準測試時，建議使用提示來標準化模型輸出。
   • 數學問題：在提示中包含 "Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}."。
   • 多項選擇題：在提示中添加以下JSON結構以標準化響應："Please show your choice in the answer field with only the choice letter, e.g., "answer": "C"."
4. 歷史記錄中不包含思考內容：在多輪對話中，歷史模型輸出應僅包括最終輸出部分，無需包含思考內容。這在提供的Jinja2聊天模板中已經實現。但是，對於不直接使用Jinja2聊天模板的框架，開發者需要確保遵循此最佳實踐。

引用

如果你覺得我們的工作有幫助，請引用我們：

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