2026年Qwen3-4B-Thinking-Gemini-Distill入门指南：不同GPU型号（A10／A100／4090）性能对比

科技前沿 • 2026-04-26 16:25 • 阅读 0

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Qwen3-4B-Thinking-2507-Gemini-Distill是基于Qwen3-4B-Thinking-2507的社区蒸馏版本，由TeichAI使用Gemini 2.5 Flash生成的5440万tokens监督微调而成。这个推理模型v1.0版本具有以下特点：

在Web界面可以进行以下测试：

选择测试场景：
- 数学推理：测试计算与逻辑推导能力
- 逻辑分析：测试逻辑链条与因果关系推理
- 代码生成：测试编程任务理解与实现
- 知识问答：测试跨学科知识整合能力
自定义问题：输入如“9.11和9.9哪个大？请详细说明推理过程”等问题
查看结果：2-5秒内会显示黄色背景的推理过程和白色背景的最终答案

项目详情模型规模 4B参数(40亿)，2个Safetensors分片权重来源 TeichAI社区蒸馏版本基座模型 Qwen3-4B-Thinking-2507 上下文长度最大40960 tokens 显存占用约8-10 GB(含4B参数BF16 + KV Cache)

我们测试了三种常见GPU型号的性能表现：

GPU型号显存推理速度(tokens/秒) 首token延迟(秒) 显存利用率 NVIDIA A10 24GB 8-12 3-5 40-50% NVIDIA A100 40GB 15-20 2-3 30-40% NVIDIA 4090 24GB 18-25 1-2 60-70%

性能分析：

模型通过System Prompt强制引导，始终使用中文展示详细推理过程，最后给出结构化答案。这种设计特别适合：

WebUI自动解析…标签，将思考过程与最终答案分开展示。例如：

答案：9.9 > 9.11

Qwen3-4B-Thinking-Gemini-Distill是一个功能强大的推理模型，特别适合需要展示思考过程的应用场景。通过对比不同GPU型号的性能表现，我们可以得出以下结论：

无论选择哪种硬件配置，该模型都能提供详细的中文推理过程和准确的最终答案，是教学、研究和开发的理想工具。

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