Qwen3 与其他开源模型的差异在哪（对比分析）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。今天没啥事，来唠唠这个。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 按官方与社区交叉核对的信息：Qwen3（阿里云·通义千问，2025-04-29）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），版权口径是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。 市场侧看，开源许可和故事线一样影响能不能推广。值得划重点的地方：预训练 36T tokens；Qwen3-4B 可媲美 Qwen2.5-72B；混合思考模式（thinking/non-thinking 可切换）。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。先唠到这，评论区接着聊。—— 技术选型没有银弹，只有取舍。 🎯 💡 🔥 👀 🚀 ✨ ⭐ 📌 😂 😅