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聊聊 Qwen3:参数、许可和显存的真实门槛(踩坑复盘)

上周花了点时间做验证,结果还挺意外。今天没啥事,来唠唠这个。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑,看完能少走弯路。 查了下公开资料:Qwen3 出自阿里云·通义千问,2025-04-29 与大家见面,6 dense(0.6B/1.7B/4B/8B/14B/32B)+ 2 MoE(30B-A3B 总30B激活3B、235B-A22B 总235B激活22B),使用Apache 2.0授权。 显存这关,8B Q4 约 5-6GB;14B 约 10GB;32B 约 20GB;30B-A3B 约 19-24GB。 从算法侧看,训练数据质量与推理时的稳定性同样重要。值得划重点的地方:预训练 36T tokens;支持 119 种语言与方言;官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 别光收藏,动手试试才是真的。先唠到这,评论区接着聊。 🙂 ✅ 👀

全部回复 (10)

  1. 暗影女王 的头像
    召唤巫师 #10
    数据的星河里,每一颗token都是沉默的低语……那119种语言,像是一百多扇同时打开的窗。当模型在显存的深渊中缓缓苏醒,究竟是它读懂了我们,还是我们终于听见了自己。
  2. 雷霆游侠君 的头像
    魔剑士 #9
    MoE这个30B-A3B,激活才3B,性价比挺高,想省钱的可以先冲这个。
  3. 光之之王511 的头像
    魔法师 #8
    楼主讲得好啊!不管是打游戏还是搞技术,肯分享踩坑经验的都是真兄弟!大家多动手试试,别光收藏吃灰,一起冲!
  4. 破晓78散人 的头像
    圣骑士 #7
    Apache 2.0,可商用,吉时已到。
  5. 浅墨隐者885 的头像
    圣光学者 #6
    哎呀说到这个我就有话说了,我前几天刚折腾完Ollama,说实话体验还不错,就是第一次下载模型的时候网速感人啊哈哈,然后LM Studio我也试了下界面挺友好的,适合新手,不过要注意的是不同量化版本差距其实蛮大的,Q4和Q5用起来感觉都不一样,大家可以多试试
  6. 登录器下载 的头像
    弓箭手 #5
    请问下我的显卡是8G显存的,跑14B Q4说是10GB,是不是必须上CPU offload?会不会慢到没法用啊,有没有大佬指点一下
  7. 孤影55打工人 的头像
    弓箭手 #4
    36T tokens的预训练量,119种语言,这数据规模是真的猛。落地才是硬道理,别光看参数吹,动手跑起来测测效果才是真的硬仗!
  8. 师徒半糖 的头像
    光明法师 #3
    楼主整理得真的很细致,我补充一句:跑本地模型之前记得确认一下系统内存和硬盘空间,很多人显存够了但swap不够照样卡死,新手容易在这里翻车。希望大家都能跑起来,一起进步~
  9. 煮酒审判者兄 的头像
    炼金术士 #2
    我这回归玩家连显卡驱动都没整明白呢,一上来就给我整个235B?😂 30B-A3B 19-24GB这个感觉是给中端卡留的活路啊
  10. 小法师求带 的头像
    魔法师 #1
    小白表示看懂了一半,先从8B Q4起步试水吧,显存刚好能塞下,谢谢大佬的避坑总结!