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

原创最新推荐文章于 2026-09-09 16:37:32 发布 6.2k 阅读 AI写同款

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AI摘要

本文介绍了Qwen3系列大型语言模型，其旗舰模型表现出色，Qwen3-30B-A3B支持两种思考模式且可灵活切换。还阐述了用vLLM部署该模型的方法及参数说明，通过Open-WebUI进行交互测试。此外，提供了大模型AI学习的四个阶段，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环。

一、Qwen3

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。

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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、OpenAI-o1、OpenAI-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。

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小型的 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%，表现也更胜一筹，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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Qwen3 模型其中比较有特色的亮点，支持两种思考模式，并且可以灵活切换：

思考模式：在这种模式下，模型会逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案。这种方法非常适合需要深入思考的复杂问题。
非思考模式：在此模式中，模型提供快速、近乎即时的响应，适用于那些对速度要求高于深度的简单问题。

模式的切换无需更换模型，可直接通过 enable_thinking 参数控制，例如：

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # True is the default value for enable_thinking.
)

对于 vLLM 框架，可通过 --reasoning-parser 和 --enable-reasoning 控制思考模式：

vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B \
  --enable-reasoning \
  --reasoning-parser deepseek_r1

Qwen3 还提供了软切换机制，允许用户在 enable_thinking=True 时动态控制模型的行为。只需在提示或系统消息中添加 /think 和 /no_think 来逐轮切换模型的思考模式。在多轮对话中，模型会遵循最近的指令。

更多亮点介绍可参考官方 Github：

https://github.com/QwenLM/Qwen3

Qwen3-30B-A3B ModelScope 地址：

https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B

Qwen3-30B-A3B huggleface 地址：

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B

本次本地部署 Qwen3-30B-A3B 推理优化框架采用 vLLM ，使用 Open-WebUI 交互测试，依赖的版本如下：

torch==2.5.1+cu118
modelscope==1.23.1
transformers==4.49.0
vllm==0.7.2

二、vLLM 部署 Qwen3-30B-A3B

首先使用 modelscope 下载 QWQ-32B 模型到本地：

modelscope download --model="Qwen/Qwen3-30B-A3B" --local_dir Qwen3-30B-A3B

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使用 vLLM 读取模型启动API服务。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

vllm serve "Qwen3-30B-A3B" \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8060 \
  --dtype bfloat16 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --cpu-offload-gb 0 \
  --gpu-memory-utilization 0.8 \
  --max-model-len 8126 \
  --api-key token-abc123 \
  --enable-prefix-caching \
  --enable-reasoning \
  --reasoning-parser deepseek_r1\
  --trust-remote-code

关键参数说明：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ：指定所使用的GPU。
dtype: 数据类型，其中 bfloat16，16位浮点数，适合 NVIDIA A100 等设备。
tensor-parallel-size：Tensor 并行的数量，当多 GPU 分布式推理时使用，建议和GPU的数量一致。
cpu-offload-gb：允许将部分模型权重或中间结果卸载到 CPU 的内存中，单位为 GB。，模拟 GPU 内存扩展，如果部署的模型大于了显存大小可以设置该参数，但是推理速度会大大下降。
gpu-memory-utilization：设置 GPU 内存利用率的上限。
max-model-len：允许模型最大处理的Token数，该参数越大占用显存越大。
enable-prefix-caching：启用前缀缓存减少重复计算。

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显存占用情况：

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如果启动显存不足，可适当调整 gpu-memory-utilization 和 max-model-len 参数，或通过 cpu-offload-gb 将部分模型权重卸载到内存中。

启动成功后，可通过 /v1/models 接口可查看模型列表：

curl http://127.0.0.1:8060/v1/models -H "Authorization: Bearer token-abc123"

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测试API方式交互，默认思考模式：

curl http://127.0.0.1:8060/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer token-abc123" \
    -d '{
        "model": "Qwen3-30B-A3B",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你是谁"}
        ]
    }'

null

非思考模式测试：

curl http://127.0.0.1:8060/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer token-abc123" \
    -d '{
        "model": "Qwen3-30B-A3B",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你是谁/no_think"}
        ]
    }'

null

三、Open-WebUI 交互测试

连接 Qwen3-30B-A3B 模型。

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模型ID 可以留空，会自动从 /v1/models 接口中获取。

保存后，回到对话窗口，可在左上角选择 Qwen3-30B-A3B 模型：

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对话测试

问题：三人三台三桶水，九人九天几桶水

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问题：找规律：
24，14，26，33，46，（）
提示: 24/2+14=26/no_think

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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在这里插入图片描述