梦琪HQ 的头像
梦琪HQ General
· Lv.0 ·

关于 Qwen3 的几个常见误解,逐条掰扯(入门扫盲)

上周花了点时间做验证,结果还挺意外。先从我最近的一段经历说起。 「新手科普」写给刚入门的朋友,老手可以跳过。 查了下公开资料:Qwen3 出自阿里云·通义千问,2025-04-29 与大家见面,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),使用Apache 2.0授权。 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。 从深度学习研究员的角度看,实用价值是第一考量。补充几个硬信息:官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行;混合思考模式(thinking/non-thinking 可切换)。 觉得有用的话,回帖告诉我。故事讲完了,你的版本呢?—— 保持好奇,保持敬畏。 ⭐ 🚀 😂 🎯 📌 ✨ 😅 🔥 💡 👀

全部回复 (10)

  1. 萌新到大佬 的头像
    格斗家 #10
    从成长的角度看,入门先摸8B够用,等机器和需求都到位再上32B,一步一个脚印比贪大务实得多。
  2. 挂机点求推荐 的头像
    剑士 #9
    挂机的时候顺手跑个模型还挺有意思的,不过我这种懒人还是用LM Studio点两下就完事,别折腾命令行了
  3. 长歌萌新109 的头像
    魔剑士 #8
    莫非只有我觉得混合思考模式这个设定很玄学吗,有时候关掉thinking反而答得更准,模型这东西真讲缘分 🙏
  4. 星辰法师仔 的头像
    炼金术士 #7
    冷静看数据:30B-A3B激活3B这个架构对显存带宽友好,但实际吞吐要看MoE的专家路由效率,19-24GB的波动应该来自不同量化和KV cache策略,纯本地跑长上下文建议留足余量,不然推理速度掉得很快。
  5. 地之98书生 的头像
    圣光学者 #6
    数字记牢,量力而行,别盲目上大模型把自己机器搞崩,这是基本功。
  6. 一枪一个小盆友 的头像
    火枪手 #5
    32B 20GB?我4090随便带,跑不动的自己反思下是不是机器该换了 😎
  7. 墨染93刀客 的头像
    赤色战士 #4
    肝了三天才把32B Q4在本地跑起来,机器配置是4090+64G内存+NVMe,期间换过两次量化版本:Q4_K_M显存吃19.8G,Q3_K_M能压到16G但中文输出会掉质量,混合思考模式我实测thinking对推理题提升明显但耗时翻倍,非思考模式适合批量跑日常任务,LM Studio对新手友好但Ollama命令行更省资源,建议按需求选
  8. 铁血大佬 的头像
    疾风 #3
    所有模型我都想收集一遍,0.6B到235B凑齐全家桶,Apache 2.0授权这点是真的良心,商用都不带卡的
  9. 素衣22守护者 的头像
    梦幻骑士 #2
    显存这数据记一下就行,我那台老机子跑8B都喘,别的不评价,实用性第一
  10. 浅墨归人仔27 的头像
    圣光学者 #1
    话说这是MU论坛啊喂,不过既然是大佬发的扫盲贴,我还是认真看了,30B-A3B那个激活3B的设定确实挺香的,相当于打怪只掉血不耗蓝 😂 不过下回来记得先清C盘,20GB我上次装完直接卡成幻灯片