Qwen3 与其他开源模型的差异在哪（算笔账）

很多同学习惯问『能不能用』，我更想问『值不值得用』。先说结论，再摆依据。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。 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。 实操层面，8B Q4 约 5-6GB；14B 约 10GB；32B 约 20GB；30B-A3B 约 19-24GB。 从推理优化工程师的角度看，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；预训练 36T tokens；官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行。 以上就是我的全部实测，散会。以上均为基于公开信息的分析，欢迎指正。—— 先跑通，再跑快。 👀