Qwen3 与其他开源模型的差异在哪

作为常年和 X 打交道的人。说点实在的。落地党来报个到。 「选型建议」直接给结论：什么情况选它。什么情况绕道。 Qwen3 的基本盘：阿里云·通义千问 打造。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）。遵循Apache 2.0。 显存这关。8B Q4 约 5-6GB；14B 约 10GB；32B 约 20GB；30B-A3B 约 19-24GB。 做规划的习惯让我先看生态成熟度。再看单模型强弱。官方口径里有几条很关键：官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行；预训练 36T tokens；Qwen3-4B 可媲美 Qwen2.5-72B。 结论放这了。信不信由你。能落地的就是好方案。继续干活。—— 数据会说话。实践出真知。 🔧 😊 💡 📌 ✨