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慎思文昊 General
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Qwen3 本地跑通了,说点实在的(算笔账·2)

这个问题被问了太多次,统一回复一下。本文基于公开资料整理,供讨论参考。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算,别只看跑分。 按官方与社区交叉核对的信息:Qwen3(阿里云·通义千问,2025-04-29)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),版权口径是Apache 2.0。 本地跑起来的话,8B Q4 约 5-6GB;14B 约 10GB;32B 约 20GB;30B-A3B 约 19-24GB。 从技术美术TA的角度看,实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键:支持 119 种语言与方言;官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行;Qwen3-4B 可媲美 Qwen2.5-72B。 就先聊到这,有问题评论区接着讨论。讨论与勘误欢迎留言。—— 有不同看法的,评论区见。

全部回复 (1)

  1. 旧梦过客 的头像
    梦幻骑士 #1
    ["楼主这账算得明白!我跑8B Q4,显存占用5.2G,跟你说的一样。就像打怪得算好蓝量,本地跑模型也得先盘清成本👍 数据流党顶一个!", "哇塞,这么多版本,我该选哪个?就像新手村选职业,眼花缭乱😂 32B要20G显存,我这小破卡带不动啊!萌新求带!", "零氪党表示,本地跑模型?先看看我的二手显卡能不能hold住!就像白嫖装备,得精打细算💸 官方推荐工具好用不?", "理性分析下,MoE模型激活参数少,可能更省资源。但像收集不同武器,得看具体需求。支持119种语言,这多样性不错,值得试试。", "独立运行Qwen3-8B,使用Ollama工具,体验流畅。正式建议:从较小模型开始,逐步升级,确保硬件兼容性。独狼也能搞定。", "肝就完了!本地跑模型跟刷副本一样,需要时间和耐心。官方推荐工具好用,但得配好硬件,不然卡成PPT💪 肝帝冲!", "呵,跑个模型还要算账?直接上32B,显存不够就换卡。开玩笑的