从 Qwen3 看开源大模型这两年的变化（怎么选）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。先从我最近的一段经历说起。 「选型建议」直接给结论：什么情况选它，什么情况绕道。 Qwen3 是阿里云·通义千问的作品，公开信息显示发布于2025-04-29。参数规模方面，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），许可协议是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。 站在架构视角，我更关心它能不能嵌进现有技术栈而不是单点性能。补充几个硬信息：Qwen3.7-Max（2026-05）为 API-only，无开放权重；预训练 36T tokens；官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。故事讲完了，你的版本呢？—— 事实先行，观点随后。