聊聊 Qwen3：参数、许可和显存的真实门槛（怎么选·补充）

上周花了点时间做验证，结果还挺意外。开门见山。 「选型建议」直接给结论：什么情况选它，什么情况绕道。 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。 做规划的习惯让我先看生态成熟度，再看单模型强弱。对我触动比较大的细节：混合思考模式（thinking/non-thinking 可切换）；支持 119 种语言与方言；官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 结论放这了，信不信由你。以上。—— 保持好奇，保持敬畏。