介绍如何在本地使用 Ollama 和 ollama-webui 快速部署通义千问 3-14B 模型。内容涵盖环境要求、一键启动流程、WebUI 配置及双模式推理（Thinking/Non-Thinking）实战。支持长文本处理与商业合规使用，适合单卡 RTX 4090 等消费级显卡运行。
你是不是也遇到过这样的问题：想用一个性能强、支持长文本、还能商用的大模型，但显卡只有单张 RTX 4090？训练大模型太贵，推理也跑不动？别急——通义千问 3-14B（Qwen3-14B） 正是为这类场景量身打造的开源模型。
它不是 MoE 稀疏模型，而是全激活的 148 亿参数 Dense 模型。FP8 量化后仅需 14GB 显存，RTX 4090 完全吃得下。更关键的是，它在 BF16 精度下，C-Eval 高达 83 分，GSM8K 数学推理达 88 分，HumanEval 代码生成 55 分——这已经逼近 30B 级别模型的表现。
而且它是 Apache 2.0 协议，意味着你可以免费用于商业项目，无需担心版权风险。
本文将带你用 Ollama + ollama-webui 的组合方式，在 5 分钟内完成本地部署，实现图形化对话界面，一键切换'思考模式'和'快速回答'，真正实现开箱即用。
Ollama 是一个轻量级本地大模型运行框架，支持主流开源模型的一键拉取和运行。它的优势在于：
ollama run qwen:14b 就能启动虽然 Ollama 自带命令行交互，但对新手不友好。而 ollama-webui 提供了一个类似 ChatGPT 的可视化聊天界面，支持：
两者结合，给 Qwen3-14B 装上了'涡轮增压 + 智能座舱'，既跑得快又开得爽。
我们使用的镜像是基于官方 Qwen3-14B 优化后的版本，已预装 Ollama 和 ollama-webui，省去繁琐依赖配置。
| 项目 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 显卡 | RTX 3090 (24GB) | RTX 4090 (24GB) |
| 显存 | ≥16GB | ≥24GB |
| 存储空间 | ≥30GB | ≥50GB（含缓存） |
| 操作系统 | Linux / Windows WSL2 | Ubuntu 22.04 LTS |
注意：如果你使用的是消费级显卡，请务必选择 FP8 或 Q4_K_M 量化版本，否则无法加载整模。
ollama-webui 标签的镜像等待约 2 分钟，实例状态变为'运行中'。
通过 SSH 连接到你的实例，执行以下命令查看 Ollama 是否正常工作：
ollama list
你应该能看到输出中包含：
qwen:14b latest yes 14.2 GB
如果没有，手动拉取模型：
ollama pull qwen:14b
注：首次拉取会从 Hugging Face 下载约 14GB 的 FP8 量化模型，建议保持网络稳定。
确保当前用户有权限访问 Docker：
sudo usermod -aG docker $USER
然后启动 webui 容器：
docker run -d \
--name ollama-webui \
-e OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 \
-p 3000:8080 \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
--restart always \
ghcr.io/ollama-webui/ollama-webui:main
打开浏览器，访问 http://<你的服务器 IP>:3000，即可看到熟悉的聊天界面。
在输入框中输入：
你好，你是谁？
稍等几秒，你会收到回复：
我是通义千问 Qwen3-14B，阿里巴巴通义实验室于 2025 年推出的超大规模语言模型。我可以回答问题、创作文字、进行逻辑推理，还支持 119 种语言互译。
恭喜！你已经成功拥有了自己的本地 AI 助手。
Qwen3-14B 最亮眼的功能之一就是 双模式推理：Thinking 模式 和 Non-Thinking 模式。
当你需要解决复杂数学题、写算法代码或做逻辑推理时，可以启用 Thinking 模式。
在提问前加上特殊标记：
你会发现模型先输出一段'思维链'：
这是一个标准的一元二次方程，形式为 ax² + bx + c = 0... 我们可以使用判别式 D = b² - 4ac 来判断根的情况... 代入 a=1, b=5, c=6，得到 D = 25 - 24 = 1 > 0，说明有两个不同实数根... 根据求根公式 x = (-b ± √D) / (2a)，可得： x₁ = (-5 + 1)/2 = -2 x₂ = (-5 - 1)/2 = -3
最终答案清晰呈现。
适用场景：考试辅导、编程调试、科研推导、复杂决策分析
日常对话、文案撰写、翻译润色等任务不需要展示中间步骤，这时关闭 thinking 模式能显著提升响应速度。
直接提问即可，不要加 </think> 标签：
帮我写一封辞职信，语气正式但不失感激。
模型会在半秒内返回结果，延迟比 thinking 模式减少近 50%。
适用场景：客服机器人、内容创作、实时翻译、语音助手
Qwen3-14B 支持原生 128k token 上下文，实测可达 131k，相当于一次性读完 40 万汉字的小说。
准备一份长约 10 万字的 PDF 技术白皮书（如《Transformer 架构演进史》），上传至 ollama-webui 的'文件上传'区域。
尝试提出跨章节的问题：
根据我上传的文档，请总结 Transformer 从 2017 到 2024 年的六大关键技术演进，并指出每项改进解决了什么问题。
你会看到模型准确提取了：
并且每一项都给出了出处段落和影响分析。
提示：对于超长文档，建议配合 RAG（检索增强生成）流程使用，效果更佳。
我们在一台配备 RTX 4090（24GB）的主机上进行了实测：
| 测试项 | 结果 |
|---|---|
| 模型加载时间 | 8.2 秒（FP8 量化） |
| 首词生成延迟 | 1.1 秒（无 thinking） / 1.9 秒（with thinking） |
| 输出速度 | 78 token/s（平均） |
| 最大并发对话数 | 5（保持流畅体验） |
| 显存占用 | 14.3 GB（静态） + 1.2 GB（动态缓存） |
这意味着你可以用一台游戏电脑，支撑起一个小团队的 AI 协作需求。
由于 Qwen3-14B 采用 Apache 2.0 许可证，你可以放心用于以下商业用途：
但请注意：
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