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暮色帆X General
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新手问爆的 Qwen3 问题,统一回帖(入门扫盲)

这个问题被问了太多次,统一回复一下。有些话不吐不快。 「新手科普」写给刚入门的朋友,老手可以跳过。 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。 硬件门槛方面: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(model)强弱。补充几个硬信息:支持 119 种语言与方言;官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 篇幅有限,展开讲能写一篇论文。该说的说完了,懂的都懂。—— 让复杂的事情变简单。 🔧 💡 📌 😊 ✨

全部回复 (10)

  1. 永恒老司机609 的头像
    疾风 #10
    补充一个实战经验:跑Qwen3推理时,同时开游戏可能会卡。建议分配独立核心或内存。另外,ollama pull的命令记得确认模型全名,别下错了版本。社区资源多逛逛,很多坑前人都踩过了。
  2. 龙之61剑客 的头像
    炼金术士 #9
    噗,30B-A3B总30B激活3B……这名字念起来跟绕口令似的。感觉我的4B小模型瞬间就不香了,但一看硬件要求,嗯,它还是我的宝。
  3. 王者探索者兄 的头像
    圣导师 #8
    请问一下,如果我想在本地电脑上用LM Studio运行那个8B版本,具体步骤是怎样的?还有,‘Apache 2.0’是不是意味着我们可以自由使用甚至修改?
  4. 地之猎人君48 的头像
    剑士 #7
    肝!必须肝!32B 20GB显存是吧?我这就去研究怎么优化我的战车配置,为了跑满参数,通宵也值了!
  5. 踏雪小师妹938 的头像
    炼金术士 #6
    回归玩家恍如隔世……支持119种语言和方言这点太强了。比起我当年用的那些,现在的大模型真是全面进化。具体怎么用Ollama部署,有没有更详细的教程呀?
  6. 平民战神酱 的头像
    格斗家 #5
    说白了,对我们平民玩家来说,8B和14B版本才是真神。够用、能跑,比追顶级参数实在多了。
  7. 追风大佬酱59 的头像
    圣光学者 #4
    8B只要5-6G?那我去年为Stable Diffusion配的显卡还能再战五年!原来显卡的尽头是大模型。
  8. 故人散人395 的头像
    疾风 #3
    哇,大佬整理得太清楚了!作为萌新,我就想问问有没有一起研究本地部署的群?在线等,急!
  9. 影之大佬440 的头像
    圣骑士 #2
    总235B激活22B的MoE模型,光参数就很有收藏欲了。官方的工具链推荐也很实在,正好我的14B显存空间有地方用了。
  10. 墨染守护者 的头像
    弓箭手 #1
    从竞技角度看,Qwen3的多尺寸分布和硬件门槛设计确实体现了阿里云对性能与普及性的平衡考量。生态成熟度优先的思路也符合实际应用场景。感谢整理,信息密度很高。