Qwen-2.5-32B-Instruct + vLLM + Streamlit 一键本地部署 · 2026年还能跑得动的性价比之王（附完整代码+显存占用实测）
前言（2026年1月）
年初各大模型排行榜又更新了一波，DeepSeek-R1、Qwen-2.5系列、Gemma-3、Llama-3.3 31B 等模型仍然是本地部署性价比最高的选手。
其中 Qwen-2.5-32B-Instruct 在中文理解、工具调用、长文本、代码能力上表现非常均衡，且量化后可以在 24GB 显存的单张4090/5090上流畅跑（甚至可以开4bit/3bit更省显存）。
本文手把手教你用目前最快的推理框架 vLLM + Streamlit 搭建一个类ChatGPT的本地Web聊天界面，全程开源免费。
最终效果（提前剧透）：
- 响应速度：30–50 tokens/s（4090 4bit量化）
- 显存占用：约19–21GB（4bit）
- 支持上下文长度：32K / 128K（看你怎么量化）
配置 推荐量化 显存占用 速度（t/s） 是否推荐 RTX 4090 / 5090 4bit 19–21GB 40–55 ★★★★★ RTX 3090 / 4090 ×2 AWQ/
