从 Qwen3 看开源大模型这两年的变化（部署要点·补充）

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。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 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。 本地跑起来的话，8B Q4 约 5-6GB；14B 约 10GB；32B 约 20GB；30B-A3B 约 19-24GB。 从算法侧看，训练数据质量与推理时的稳定性同样重要。补充几个硬信息：预训练 36T tokens；Qwen3.7-Max（2026-05）为 API-only，无开放权重。 篇幅有限，展开讲能写一篇论文。故事讲完了，你的版本呢？—— 少即是多。 🔥 💡 👀 ⭐ 😂 ✨ 🚀 😅 📌 🎯