【AI大模型部署】Qwen3-30B-A3B 本地部署以及全能力测试，建议小白收藏起来慢慢学！！

最新推荐文章于 2025-05-26 20:02:00 发布
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#人工智能 #大模型 #大模型学习 #Qwen3 #大模型入门 #大模型部署 #程序员

官方介绍

阿里巴巴通义千问团队推出了最新一代大型语言模型系列 Qwen3。它采用创新的双模推理设计，支持"思考模式"和"非思考模式"，能在复杂任务和简单问题之间灵活切换。模型支持119种语言和方言，在编码、推理、多语言理解等方面实现了显著突破。

它的旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。此外，小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%，表现更胜一筹，甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。

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以上信息来源于官网：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen3/ [1]

前期准备

  • MacOS（Apple Silicon） / Windows / Linux ，三个系统选其一
  • LM Studio
  • Qwen3-30B-A3B 模型

LM Studio是一款专为本地运行大型语言模型(LLM)设计的桌面应用程序。它允许用户在个人计算机上离线下载、管理和运行各种开源大语言模型，包括Qwen3、Llama 3、Mistral等。

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本地部署为什么选用 Qwen3-30B-A3B 模型？

Qwen3-30B-A3B是一个高效的MoE（混合专家）模型，总参数量为30B，激活参数仅为3B。它具有以下特点：

  • 性能强大：在仅激活3B参数的情况下，性能却超过了激活参数为30B的QwQ-32B的密集模型
  • 资源友好：相比同性能的密集模型，显存占用大幅降低
  • 推理速度快：在推理阶段的计算量减少，提升了推理速度，适合本地部署和实时应用场景
  • 完整功能：支持双模推理、119种语言和全系列工具调用能力
  • 部署灵活：可在配置适中的消费级GPU上流畅运行

这使得Qwen3-30B-A3B成为本地部署的理想选择，能在保持出色性能的同时大幅降低硬件要求。如果你的设备配置较低，Qwen3-4B 提供了一个轻量级的选择，适合进行简单体验。

想要体验满血版 235B 参数的用户，其在线体验地址：https://chat.qwen.ai/ [1]

本地部署验证

针对 Qwen3 的强大能力，我设计了一些提示词，用于测试模型的核心能力，便于快速验证。

01 推理能力

Qwen3 在数学和逻辑推理等评测中，显著超过QwQ和同尺寸的非推理模型，达到同规模业界顶尖水平。

日常数学问题测试
我计划装修一个长4.5米、宽3.2米的卧室，地板材料每平方米售价为120元，墙面漆每平方米需要40元（墙高2.8米）。
1. 请计算装修所需的总费用（不含天花板）
2. 如果我的预算是3000元，够吗？如果不够，还差多少？

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答案✅，思考时间花费了 1 分 43 秒。

逻辑推理测试
小明、小红、小刚和小丽四个人去看电影。已知：
1. 小明不喜欢坐在最边上
2. 小红和小丽一定要坐在一起
3. 小刚想坐在最右边的位置

请问，这四个人有哪些可能的座位安排方式？给出所有可能性并解释你的推理过程。

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答案✅，列举出了所有的正确答案，思考时间花费了 5 分 53 秒。

总结：对于逻辑推理相关的问题，在默认开启thingking模式的情况下，思考时间有些长，需要等待较长的时间，在我的观察下，思考过程中会快速的得出了正确答案，但是模型会在其中一直否定自己，花费更长时间进行验证，最后总体的思考时间较长。同时每个问题需要新开一个窗口，会出现之前已回答问题一起思考的情况。

02 人类偏好能力

创意写作、角色扮演、指令遵循能力均大幅提升，通用能力显著超过同尺寸模型。

创意写作测试提示词
请以"遗忘的城市"为主题，写一篇短篇科幻小说开头（约300字），要求氛围神秘，包含未来科技元素。

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角色扮演测试提示词
你是一位经验丰富的天文学家，正在接受一位10岁孩子的采访。请用生动有趣且科学准确的方式回答：为什么有的星星会闪烁？什么是黑洞？我们如何知道宇宙在膨胀？

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总结：对于创作类问题，思考时间很短，能够快速得到答案，同时回答的问题也很有趣。

03 多语言能力

Qwen3支持119种语言和方言，多语言翻译、指令理解、常识推理能力都明显提升。

多语言翻译测试提示词
请将以下中文段落翻译成法语、西班牙语和日语：

"人工智能技术正在改变我们的生活方式。从智能助手到自动驾驶汽车，这些创新正在各个领域带来革命性的变化。未来十年，我们将看到更多令人惊叹的发展。"

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多语言理解测试提示词
Please answer the following questions in the same language they are asked:

1. 中国的四大发明是什么？
2. ¿Cuáles son las principales atracciones turísticas de España?
3. Quels sont les plats traditionnels français les plus célèbres?
4. What are the most significant technological advancements of the 21st century?

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语言分别是：中文、西班牙语、法语和英语，但是最后一种回答使用的却是法语，显然是错误的。所以我在官方网站进行验证下是不是都有这样的问题。

满血 Qwen3-235B-A22B：

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官方满血版是没有问题的，思考过程也非常好。

Qwen-30B-A3B：

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官方 Qwen3-30B-A3B 同样思考过程没有问题，识别出了四种语言，但回答却是错误的，多次测试都一样。

04 编码能力

前端React项目测试提示词
使用Vite + React初始化一个项目，并且完成一个登录组件，样式使用TailwindCSS。要求：
1. 包含用户名、密码字段和记住我选项
2. 实现基本表单验证
3. 添加响应式设计，适配移动端
4. 提供完整的代码和安装依赖步骤

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图片太多了，就不截取了，后面可以看我录制的视频。

算法实现测试提示词
请实现一个高效的图算法解决以下问题：
给定一个无向图，实现Dijkstra算法找到从起点到所有其他顶点的最短路径。提供Python代码实现，并解释时间复杂度和空间复杂度。

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最后如果发现 Qwen3 的思考时间过长的话，可以添加/no_think来控制：

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非推理模式的速度要快的多！

最后

如何更好地使用Qwen3？充分发挥Qwen3的能力，可以考虑以下几点策略：

  • 灵活利用双模式推理：针对复杂问题启用"思考模式"，让模型进行详细推理；对于简单问题使用"非思考模式"获取快速响应。可以通过在提示词中添加"/think"或"/no_think"来控制。

  • 利用多语言能力：Qwen3支持119种语言，可以直接用多种语言提问或要求模型进行多语言翻译，无需切换模型。

  • 优化提示词设计：

    • 提供清晰具体的指令和足够的上下文
    • 对于复杂任务，将大问题分解为多个小步骤
    • 使用格式化的输出要求（如JSON、表格等）获取结构化内容

  • 配合工具使用：搭配Qwen-Agent可以实现更强的工具调用能力，让模型与外部工具和API交互，扩展其功能边界。

  • 本地部署优化：

    • 使用LM Studio等工具进行高效本地部署
    • 根据硬件条件选择合适大小的模型（从0.6B到32B）
    • 考虑量化版本以降低资源消耗

通过合理利用Qwen3的这些特性，无论是个人用户、研究人员还是开发者，都能在各自领域获得更高效、更智能的语言处理体验。

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进步的重要性。

为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。

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经典书籍阅读

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如何本地部署Qwen3系列的大小模型235B/32B并进行推理服务及并发测试？
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
05-18 208
Ubuntu 20.04环境下，本地部署Qwen3系列模型（如Qwen3-32B-FP8、Qwen3-235B-A22B-AWQ）并进行推理服务及并发测试的步骤如下： 环境准备：创建模型文件夹并配置Conda源，使用清华镜像加速依赖安装。 虚拟环境：创建并激活Conda虚拟环境，安装Python 3.10。 依赖安装：安装PyTorch（CUDA 11.8）和vLLM推理框架，支持在线或离线安装。 模型下载：使用ModelScope工具下载Qwen3系列模型。
Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！推理、部署、微调、MCP调用实战教程
zhangjiaofa的专栏
04-29 376
今天，通义千问Qwen团队正式开源推出 Qwen3，这是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。最新的Qwen3系列模型具备双模推理能力（深入思考/快速响应）、支持119种语言及方言，并强化了Agent功能与代码执行能力，全面满足复杂问题处理与全球化应用需求。其中，旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。
阿里通义千问 Qwen3 系列模型正式发布，该模型有哪些技术亮点？
EnjoyEDU的博客
04-29 1484
好了，关于 Qwen3 的深度解读和实战指南，今天就先带大家“飚车”到这里。
【AI大模型部署】Qwen3 性价比新王 Qwen3-30B-A3B 本地私有化部署，可灵活切换思考模式
Android23333的博客
05-07 2160
Qwen3 是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。该系列共包含8款模型，2款参数30B、235B的混合专家模型和6款参数0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B的稠密模型，每款模型均获得同尺寸开源模型的最佳性能。
阿里Qwen3大模型深度解析：技术革新与开源生态全景
qq_46094651的博客
04-29 1312
凌晨五点，Qwen3正式发布并开源了8款「混合推理模型」Qwen3-235B-A22B（2350多亿总参数、 220多亿激活参）Qwen3-30B-A3B（300亿总参数、30亿激活参数）在编码、数学、通用功能等方面的基准测试评估中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等其他顶级型号相比，取得了具有竞争力的结果。此外，小型 MoE 模型1.混合推理模式：人类思维的AI映射所有模型均基于Apache 2.0协议开源，支持商业用途。
Qwen3来袭，一手实测来了，系列里面最好用的竟然是它
2401_84204413的博客
04-29 3583
由于时间关系，没有测试更多模型，但是我们可以很明显看到一个惊人的结论：Qwen3-30B-A3B应该是目前部署性价比最高的模型，对于要求速度同时又要求精度的场景，如果你不考虑用多少显存，大概率可以直接上；Qwen3-32B目前可能是同尺寸开源最强的模型，对于企业级应用应该是绰绰有余，几乎可以直接替代Deepseek-R1.Qwen3-8B用来部署企业级应用，甚至在VL模型出来之后，可能成为多模态模型的标配，而Qwen3-4B-VL，可能达到现在32B-VL的水准。
企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布！本地部署+全面客观测评！Qwen3-235B-A22B+Qwen3-32B+Qwen3-14B谁是王者？ollama+LM Studio+vLLM部署
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04-29 1759
今天凌晨阿里巴巴正式发布了Qwen3系列大语言模型，标志着阿里在开源AI领域迈出了重要一步。Qwen3不仅在多项权威基准测试中超越了OpenAI的o1和DeepSeek R1等国际主流开源模型，还在模型架构、推理能力、多语言支持等方面实现了全面升级。
阿里qwen3大模型开源表（2025.04.29）
直达开源前线，冲冲冲！
04-29 710
你是AI专家，vllm 本地部署qwen3-30b-a3b gguf 具体方法
05-01
好的，我需要帮助用户了解如何在本地使用vLLM工具部署Qwen3-30b-a3b模型的GGUF版本。首先，我应该回顾用户之前的问题和我的回答，确保信息的一致性。用户提到了引用[1]和[2]，但看起来这些引用主要关于不同的推理...
A3B和AWQ 是什么；Safetensors 是什么？
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**Safetensors** 是一种专门用于**存储机器学习模型权重的文件格式**，由 Hugging Face 团队主导开发，核心目标是**提高模型文件的安全性和易用性**。它在大模型（如 LLM）的存储、分享和部署中逐渐成为主流选择，尤其适合开源模型社区和需要安全加载第三方模型的场景。
23G显存可以跑多大尺寸的Qwen3？
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随着阿里Qwen3系列大模型的发布，开发者们对如何在有限显存下部署不同尺寸的模型尤为关注。本文基于Qwen3的技术特性和实际测试数据，探讨在23G显存环境下可运行的模型选择及优化策略。不过由于咱财力有限，只有一张A100，还不是空的，目前只有23G的显存。那么这23G显存能跑什么模型呢？
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这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。轻量级模型的训练则涉及对基础模型的蒸馏。更重要的是，这些模型完全开放试用，开发者可以自由调用，打造惊艳的应用。大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势，我们只有主动拥抱这种变化，紧跟数字化、智能化潮流，才能确保我们在激烈的竞争中立于不败之地。
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05-26 443
​Qwen3 项目是由阿里 Qwen 团队于 2025 年发布，相关技术报告为。Qwen3 是 Qwen 系列中最新一代大型语言模型，提供全面的密集模型和混合专家 (MoE) 模型。Qwen3 基于丰富的训练经验，在推理、指令遵循、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展。Qwen3 支持在思考模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和 非思考模式（用于高效通用对话）之间无缝切换，确保在各种场景下的最佳性能；
你是AI专家，vllm 本地部署qwen3
04-30
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在本地使用vLLM部署Qwen3-30b-a3b模型的GGUF版本的问题。用户之前已经得到了一些步骤，但可能还存在疑问，或者需要更详细的指导。同时，用户提供了三个引用，需要参考这些内容来调整回答。 首先，回顾之前的回答，用户已经知道需要将GGUF转换为Hugging Face格式，因为vLLM主要支持Hugging Face格式。但用户现在引用了新的资料，其中提到可以使用SGLang和vLLM的最新版本，可能意味着有更直接的方法。例如，引用2中提到推荐使用vLLM>=0.8.4来创建OpenAI兼容的API端点，这可能说明新版本的vLLM可能支持更多格式，或者有更简化的流程。 接下来，用户的问题明确询问如何部署GGUF格式的Qwen3-30b-a3b或者Qwen3模型。之前的步骤中提到了需要转换格式，但根据引用3，官方推荐使用Ollama、LMStudio等工具来本地部署，而用户可能希望用vLLM。但根据引用2，使用vLLM>=0.8.4可能更直接，或者结合其他工具。 需要注意的是，用户可能混淆了GGUF格式和vLLM的兼容性。vLLM本身可能不支持直接加载GGUF，因此可能需要转换步骤。但引用中提到SGLang和vLLM的最新版本，可能是否有新的方法？例如，引用1中的SGLANG_USE_MODELSCOPE=1可能是一个环境变量，用于从ModelScope加载模型，而无需本地转换。 但用户的问题核心是vLLM部署GGUF。根据之前的回答和现有知识，vLLM不支持直接加载GGUF，必须转换为Hugging Face格式。但用户提供的引用是否提示有其他方法？比如通过SGLang来配合使用？引用1中的命令使用了SGLang启动服务器，可能这是另一种部署方式，但用户明确想要用vLLM。 因此，可能需要明确告诉用户，虽然官方推荐多种工具，但使用vLLM部署GGUF需要转换。或者，是否有其他方式，比如通过llama.cpp与vLLM结合？ 此外，引用3中提到使用Ollama安装Qwen模型，但用户更关注vLLM，所以可能需要强调两种方法的区别，并确认用户的需求。 总结步骤： 1. 确认vLLM不支持直接加载GGUF，必须转换格式，可能需要使用llama.cpp或其他工具转换。 2. 使用最新版vLLM（0.8.4+）来支持Qwen3模型。 3. 提供转换步骤，如使用convert-llama-ggml-to-hf.py脚本。 4. 环境配置，安装依赖项。 5. 模型加载和API服务启动示例。 6. 其他替代方案，如使用SGLang或Ollama，但用户需要vLLM。 需要检查引用中的信息，特别是引用2提到vLLM>=0.8.4，可能是否支持直接加载Qwen3模型，而无需转换？需要验证这一点。例如，如果Hugging Face已经有Qwen3的模型，用户可以直接指定模型路径或名称，无需转换GGUF。但GGUF格式可能需要转换。 可能存在的误解是，用户可能有GGUF格式的模型文件，但想用vLLM部署，而vLLM需要Hugging Face格式，因此必须转换。或者，是否有方法让vLLM直接加载GGUF？根据现有知识，目前vLLM不支持GGUF，必须转换。 因此，回答需要分两部分：如果用户有GGUF文件，需要转换；如果可以直接从Hugging Face下载Qwen3的Hugging Face格式，直接使用vLLM部署。 此外，引用中提到使用SGLang的方法，可能作为替代方案，但用户明确要vLLM，所以可能需要提到，但作为备选。 同时，用户可能对性能优化和多GPU配置感兴趣，需要包含这些信息。 最终，回答应结构清晰，步骤明确，引用相关引用中的信息，如使用vLLM>=0.8.4，环境变量设置等，确保用户能正确部署。</think>根据最新技术资料和您的需求，以下是针对本地部署vLLM运行Qwen3-30B-A3B模型的详细指南，包含GGUF格式和标准Hugging Face格式两种方案： ### 一、GGUF格式部署方案（需格式转换） 1. **格式转换准备** - 下载GGUF文件（例如`qwen3-30b-a3b.Q4_K_M.gguf`） - 使用llama.cpp工具转换为Hugging Face格式： ```bash git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp python3 llama.cpp/convert-llama-ggml-to-hf.py \ --input qwen3-30b-a3b.Q4_K_M.gguf \ --output qwen3-30b-a3b-hf \ --model qwen3-30b-a3b ``` 2. **vLLM环境配置** ```bash conda create -n vllm_env python=3.10 conda activate vllm_env pip install "vllm>=0.8.4" transformers==4.40.0 ``` 3. **多GPU加载配置** ```python from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM( model="./qwen3-30b-a3b-hf", tensor_parallel_size=2, # 根据GPU数量调整 quantization="gptq", # 若使用GPTQ量化模型 trust_remote_code=True # 必须启用参数[^2] ) ``` ### 二、原生Hugging Face格式部署 1. **直接加载官方模型** ```python # 使用ModelScope加速下载（需配置环境变量） export SGLANG_USE_MODELSCOPE=1 # [^1] from vllm import LLM llm = LLM( model="Qwen/Qwen3-30B-A3B", download_dir="/path/to/models", dtype="bfloat16" # 推荐精度模式 ) ``` ### 三、OpenAI API兼容服务 ```bash # 启动API服务（需要vLLM>=0.8.4） python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen3-30B-A3B \ --served-model-name qwen3-api \ --port 8000 \ --max-model-len 8192 # 支持长上下文[^2] ``` ### 四、性能优化配置 $$ \text{吞吐量} = \frac{\text{批处理大小}}{\text{单请求延迟}} \times \text{GPU数量} $$ - **推荐参数组合**： ```json { "tensor_parallel_size": 2, "block_size": 32, "swap_space": 16, "gpu_memory_utilization": 0.9 } ``` ### 五、替代方案建议 若遇到显存不足（24G以下显存），可考虑： 1. **使用SGLang部署**（显存需求降低30%）： ```bash SGLANG_USE_MODELSCOPE=1 python -m sglang.launch_server \ --model-path Qwen/Qwen3-32B \ --port 30000 \ --reasoning-parser qwen3 # [^1] ``` 2. **混合精度量化**： ```python llm = LLM( model="Qwen/Qwen3-30B-A3B", quantization="awq", enforce_eager=True # 提升低显存设备兼容性[^2] ) ```
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