qwen（通义千问）是阿里巴巴推出的一系列大语言模型。和 codex 一样，它本身不是一个可以直接在终端运行的 .exe 程序。你不能直接输入 qwen 来启动它。

要使用 Qwen 模型，通常有以下几种方式，请根据你的需求选择：

情况一：你想在本地运行 Qwen 模型（推荐用于开发/测试）

如果你想在本地电脑上运行 Qwen 模型（例如 Qwen2.5, Qwen-Max 等），你需要借助第三方工具来加载模型文件。目前最流行且简单的方法是使用 Ollama 或 LM Studio。

方案 A：使用 Ollama（最简单，命令行友好）

1. 下载并安装 Ollama:
   访问 ollama.com 下载 Windows 版并安装。

2. 拉取 Qwen 模型:
   安装完成后，打开新的 PowerShell 窗口，运行以下命令下载 Qwen 模型（以最新的 Qwen2.5 为例）：

   ollama run qwen2.5
   

   注：第一次运行会自动下载模型文件，文件大小取决于版本（几GB到几十GB不等）。

3. 开始对话:
   下载完成后，你就可以直接在终端里和 Qwen 对话了。

方案 B：使用 Python 调用 (Transformers / vLLM)

既然你在 E:\Project_Soft\Python\... 目录下，你可能想用 Python 代码调用它：

1. 安装依赖：

   pip install transformers torch accelerate
   

2. 编写 Python 脚本（例如 run_qwen.py）来加载模型，而不是直接在终端输入 qwen。

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情况二：你想通过 API 使用云端的 Qwen

如果你不想本地部署，而是想调用阿里云的 API：

1. 你需要去 阿里云百炼平台 获取 API Key。

2. 安装阿里云的 SDK：

   pip install dashscope
   

3. 编写 Python 脚本来发送请求。同样，没有直接的 qwen 命令。

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情况三：你是否记错了命令？

• VS Code? 再次确认，如果你是想打开编辑器，命令是 code。
• 其他工具? 是否有某个特定的、名字里带 “qwen” 的小众 CLI 工具是你之前听说过的？如果有，请告诉我它的全名或来源，我可以帮你查找具体的安装命令。

总结

直接输入 qwen 是行不通的。

• 如果你想立刻在终端体验：请安装 Ollama 然后运行 ollama run qwen2.5。
• 如果你是开发者：请使用 Python (pip install dashscope 或 transformers) 编写代码来调用。

在 Windows 上安装 Ollama 并运行 Qwen2.5 模型非常简单。请按照以下步骤操作：

第一步：下载并安装 Ollama

1. 访问官网：
   打开浏览器，访问 Ollama 官方网站。
2. 下载 Windows 版：
   点击页面上的 “Download” 按钮（通常会自动识别为 Windows），或者直接进入 下载页面 下载安装包 (OllamaSetup.exe)。
3. 运行安装程序：
   • 双击下载好的 OllamaSetup.exe。
   • 安装过程中会提示是否将 Ollama 添加到用户环境变量，请务必确认安装成功（通常默认选项即可）。
   • 安装完成后，Ollama 会在后台运行（你可以在任务栏右下角的托盘图标中看到它的小羊驼图标）。

第二步：验证安装

安装完成后，关闭当前的 PowerShell 窗口，重新打开一个新的 PowerShell 窗口（这一步很重要，为了让新的环境变量生效）。

输入以下命令检查版本：

ollama --version

如果显示了版本号（例如 ollama version 0.x.x），说明安装成功。

第三步：下载并运行 Qwen2.5 模型

Ollama 的模型库中已经收录了阿里通义千问（Qwen）系列。你可以直接通过一条命令拉取并运行。

1. 运行最新版 Qwen2.5 (推荐)

在 PowerShell 中输入：

ollama run qwen2.5

• 首次运行：Ollama 会自动从网络下载 Qwen2.5 的默认版本（通常是 7B 参数量，约 4-5GB）。下载速度取决于你的网络环境。
• 下载完成后：终端会显示 success，然后直接进入对话模式。你可以直接输入中文或英文与它交流。
  • 尝试输入：你好，请用 Python 写一个快速排序算法。
  • 退出对话：输入 /bye 或按 Ctrl + D。

2. 运行特定大小的版本 (可选)

如果你的电脑显存（GPU VRAM）有限，或者想要更聪明的模型，可以选择不同参数量的版本：

• 轻量版 (适合低配电脑/纯CPU):

  ollama run qwen2.5:1.5b
  # 或者
  ollama run qwen2.5:3b
  

• 高性能版 (需要较大显存，建议 16GB+ VRAM):

  ollama run qwen2.5:14b
  # 或者
  ollama run qwen2.5:32b
  

• 代码专用版 (如果你主要用来写代码):
  Qwen2.5-Coder 系列对编程优化更好：

  ollama run qwen2.5-coder
  

第四步：常用管理命令

在安装和使用过程中，你可能需要用到以下命令：

• 查看已下载的模型：

  ollama list
  

• 删除模型 (如果空间不足)：

  ollama rm qwen2.5
  

• 更新模型：

  ollama pull qwen2.5
  

常见问题与优化

1. 下载速度慢/失败：
   Ollama 的模型托管在 Hugging Face 等服务器上，国内直接下载可能很慢或中断。

   • 解决方法：配置镜像源。在运行 ollama pull 之前，设置环境变量：

     $env:OLLAMA_HOST="http://127.0.0.1:11434"
     # 如果需要配置具体的镜像地址，通常需要修改 Ollama 的服务配置或使用代理工具
     

     更简单的做法：如果下载卡住，可以尝试使用科学上网工具，或者寻找国内的 Ollama 镜像站（如 ollama.modelscope.cn，需配置 OLLAMA_ORIGINS 或直接替换下载源，具体视 Ollama 版本支持情况而定，目前最稳妥的方式仍是保持网络通畅或使用代理）。

2. 运行速度慢：

   • Qwen2.5 (7B) 模型建议至少有 8GB 内存 (纯 CPU 运行较慢) 或 6GB 显存 (NVIDIA GPU 运行飞快)。
   • 如果只有 CPU，建议使用 qwen2.5:1.5b 或 qwen2.5:3b 版本。
   • 确保你的显卡驱动是最新的。

3. 如何在代码中使用？
   安装好 Ollama 后，你可以使用 Python 轻松调用本地模型：

   pip install ollama
   

   import ollama
   
   response = ollama.chat(model='qwen2.5', messages=[
     {
       'role': 'user',
       'content': '为什么天空是蓝色的？',
     },
   ])
   print(response['message']['content'])
   

现在，你可以试着在 PowerShell 中输入 ollama run qwen2.5 开始体验了！