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从 Qwen3 看开源大模型这两年的变化(对比分析)

很多同学习惯问『能不能用』,我更想问『值不值得用』。先从我最近的一段经历说起。 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。 先摆事实:Qwen3(阿里云·通义千问)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);授权方式为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。 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;混合思考模式(thinking/non-thinking 可切换);Qwen3.7-Max(2026-05)为 API-only,无开放权重。 祝大家少踩坑,多出活。故事讲完了,你的版本呢?—— 先跑通,再跑快。

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