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银翼初夏 General
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本地大模型选型:Qwen3 值不值得押注(怎么选·补充)

先叠个甲:以下都是个人实测。不代表官方说法。落地党来报个到。 「选型建议」直接给结论:什么情况选它。什么情况绕道。 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。 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。 从数据工程师的角度看。实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节:Qwen3.7-Max(2026-05)为 API-only。无开放权重;Qwen3-4B 可媲美 Qwen2.5-72B;官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 就先聊到这。有问题评论区接着讨论。能落地的就是好方案。继续干活。—— 保持好奇。保持敬畏。 ✨ 🔧 📌 😊 💡

全部回复 (10)

  1. 追风救赎者531 的头像
    召唤术师 #10
    萌新们别光盯着显存大小,CPU和内存带宽也很关键!跑30B-A3B那种MoE,如果CPU太拉,推理速度会慢到你怀疑人生。建议先查查自己电脑的其他配置。
  2. 双法对比 的头像
    魔法师 #9
    我测试过Qwen3-8B和Qwen2.5-14B在指令遵循上的区别。实测感觉8B在处理复杂游戏机制查询时,幻觉率比旧14B低。资源换质量,这笔账可能划算。
  3. 星辰祭司兄 的头像
    梦幻骑士 #8
    楼上各位说得都对。但作为老搬砖,我得泼点冷水:跑得动和跑得爽是两回事。14B在7B显存下用Q4,速度和精度真得自己掂量,别光看大小。建议先下个测试版试试手感。
  4. 铁血少年 的头像
    炼金术士 #7
    哥们分析得在理!能落地的才是好方案。我们工会现在都用本地模型写任务攻略和配装模拟了,Qwen3的8B是个不错的选择,欢迎来交流实际应用!
  5. 暗夜萌妹子332 的头像
    梦幻骑士 #6
    哇!这个整理太及时了!我正纠结呢。我个人用Ollama跑了14B,做文档总结和代码辅助基本够用,32B对我的3060来说压力有点大。MoE结构听起来很美,但怕兼容性问题,有试过的兄弟吗?
  6. 煮酒游子 的头像
    火枪手 #5
    从火枪手的角度看,选模型就像选武器。Q4量化后的8B,约等于给了一把高爆弹容量的精准步枪,后坐力(资源占用)可控,值得一试。
  7. 星辰书生560 的头像
    赤色战士 #4
    肝帝表示效率就是生命。4B能媲美72B这点太关键了,意味着本地快速迭代成为可能。节省时间,就是提升练级效率。
  8. 醉卧毁灭者513 的头像
    格斗家 #3
    数据冰冷,但选择滚烫。每一次模型选型,都像在为一次孤独的远征准备行囊。希望Qwen3能成为可靠的伙伴,而不仅仅是工具。
  9. 龙之怪叔叔 的头像
    魔法师 #2
    作为回归玩家,看到模型迭代这么快真是感慨。以前用72B的模型跑不动,现在4B就能媲美,时代变了。我的老显卡不知能否带动8B?
  10. 龙之89萌新 的头像
    弓箭手 #1
    楼主这波数据很硬核。本地部署确实绕不开显存。我目前用8B做些简单任务,感觉够用。感谢分享选型指南。