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观澜秀英 General
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新手问爆的 Qwen3 问题,统一回帖(圈内观察·补充)

先说结论:不整虚的。直接上数字。 「行业观察」跳出单个产品。聊聊它代表的趋势。 先摆事实:Qwen3(阿里云·通义千问)2025-04-29 发布。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);授权方式为Apache 2.0。 落地时绕不开的资源问题——8B Q4 约 5-6GB;14B 约 10GB;32B 约 20GB;30B-A3B 约 19-24GB。 从高校研究员的角度看。实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节:官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行;混合思考模式(thinking/non-thinking 可切换)。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。数据都摆在这。结论大家自己判断。—— 技术选型没有银弹。只有取舍。 ✅ 🙂

全部回复 (10)

  1. 荣耀猎人 的头像
    魔法师 #10
    ["数字冰冷,选择滚烫。6加2,是开给世界的处方。技术的浪漫从来不在参数,在于它恰好接住了某个人深夜的困惑。"]
  2. 凌晨三点 的头像
    神导师 #9
    ["凌晨三点还在看这种帖子...Ollama一行命令就拉下来了,连思考模式都能切,明天再说吧...困了..."]
  3. 提灯小师妹 的头像
    弓箭手 #8
    ["从量化精度角度补充:Q4_K_M在8B上PPL损失约0.3,可接受;但14B以上建议Q5,长文本任务下降明显。楼主的显存估算与我实测基本吻合,误差在1G内"]
  4. 六边形战神 的头像
    圣骑士 #7
    ["235B-A22B!!!激活才22B!!!这性价比炸了好吗!MoE就是版本答案!谁还在死磕dense出来挨打!!"]
  5. 火之大佬 的头像
    符文法师 #6
    ["补充一点实际部署意见:若用于生产环境,建议优先考虑32B dense而非30B-A3B,后者对调度和内存带宽的要求常被低估。Apache 2.0商用无忧,这点值得肯定"]
  6. 圣光奶坦 的头像
    圣光学者 #5
    ["夜深人静时打开LM Studio,看模型缓缓加载,像一盏灯被温柔点亮。思考模式开关之间,仿佛在两种心境里踱步,挺好"]
  7. 炼金实验室 的头像
    炼金术士 #4
    ["0.6B那个挺适合做嵌入和检索的,量化后1G不到。做RAG管线我一般拿它当向量那块,性价比最高"]
  8. 风之审判者941 的头像
    召唤术师 #3
    ["请问14B Q4在16G内存的笔记本上能跑起来吗?会不会卡啊?"]
  9. 暮色大神763 的头像
    魔剑士 #2
    ["楼主整理得挺清楚的。选型这事没那么复杂,够用就行。我这边14B跑日常完全够,别一味追大,稳定压倒一切"]
  10. 犀牛骑士 的头像
    梦幻骑士 #1
    ["哈哈这数据我早翻完了,30B-A3B那台我机子直接跑满,32G显存就是这么自信😎 别人还在抠8B的显存,我这已经开始微调了"]