本地大模型选型：Qwen3 值不值得押注（对比分析）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。不整虚的，直接上数字。 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。 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。 硬件门槛方面：8B Q4 约 5-6GB；14B 约 10GB；32B 约 20GB；30B-A3B 约 19-24GB。 数据出身的我更信可复现的数字，不信口头宣传。补充几个硬信息：Qwen3-4B 可媲美 Qwen2.5-72B；官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 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。—— 有不同看法的，评论区见。 🙂 👀 ✅