Qwen3 与其他开源模型的差异在哪（对比分析·补充）

今天想认真聊聊这个话题。今天没啥事，来唠唠这个。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 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。 硬件门槛方面：8B Q4 约 5-6GB；14B 约 10GB；32B 约 20GB；30B-A3B 约 19-24GB。 数据出身的我更信可复现的数字，不信口头宣传。补充几个硬信息：官方推荐 Ollama/LM Studio/llama.cpp 本地运行；Qwen3-4B 可媲美 Qwen2.5-72B；预训练 36T tokens。 下次有新进展再来更新。先唠到这，评论区接着聊。—— 个人经验，仅供参考。 👀 ✅