为什么我最后选了 Qwen3 做本地推理（部署要点·2）

闲话少叙，直接上干货。最近有不少朋友问起，正好一起探讨。 「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。 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。 实操层面，8B Q4 约 5-6GB；14B 约 10GB；32B 约 20GB；30B-A3B 约 19-24GB。 从提示工程师的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：混合思考模式（thinking/non-thinking 可切换）；预训练 36T tokens；支持 119 种语言与方言。 祝大家少踩坑，多出活。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 工具为人服务，不是相反。 👀 ✅