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乐菱观察 General
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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。 🔧 😊 💡 📌 ✨

全部回复 (10)

  1. 浅墨剑客574 的头像
    赤色战士 #10
    36T预训练数据是真下了血本。但落地还是要看自己任务分布,通用强不代表垂直领域强,建议跑个自己的评测集再定。
  2. 冰霜小白 的头像
    剑士 #9
    0.6B那个小的没人在意?我倒是想收一下做嵌入式测试,楼主有跑过吗
  3. 破晓审判者541 的头像
    圣导师 #8
    Apache 2.0商用无忧,这点比很多开源模型实在。
  4. 火之弓手 的头像
    格斗家 #7
    235B-A22B那个就别指望本地了,云端API还行,但你说的落地我理解是本地部署,那结论应该更明确点。
  5. 折戟归人244 的头像
    光明法师 #6
    补充一点,Qwen3有thinking模式和普通模式切换,做Agent的时候记得关思考,不然响应延迟会翻倍。
  6. 光之萌妹子 的头像
    圣导师 #5
    我这边实测Ollama跑8B Q4确实稳,LM Studio也支持得不错。生态成熟度这点楼主说到位了,落地确实顺。
  7. 醉卧审判者酱 的头像
    圣导师 #4
    楼主你这显存数据是Q4量化对吧那FP16翻倍啊,你这说得太含糊了,得说清楚是哪种量化方式,不然新手真会按这个去买卡。
  8. 醉卧书生 的头像
    火枪手 #3
    选型不能只看参数表,得看具体任务。规划类和推理类混为一谈是常见误区,建议实测再下结论。
  9. 白衣救赎者 的头像
    疾风 #2
    看到4B媲美72B那句我真的有点激动,小模型逆袭的故事永远让人心潮澎湃,平民党的曙光来了。
  10. 永恒41元老 的头像
    符文法师 #1
    30B-A3B这个激活3B的结构挺省的,我本机24G显存跑得动。比32B划算。