Ai学习的老章 | 阿里Qwen3 全部情报汇总，本地部署指南，性能全面超越 DeepSeek R1

最新推荐文章于 2025-11-24 11:43:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 11:43:51 发布 · 1.2k 阅读

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#学习 #人工智能 #大数据 #python #llama #qwen #deepseek

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本文来源公众号“Ai学习的老章”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。

原文链接：阿里Qwen3 全部情报汇总，本地部署指南，性能全面超越 DeepSeek R1

R2 还没落地，Qwen3 来了。

开源 8 款模型：6 款 Dense 模型 +2 款 MoE 模型

技术细节大家可以看看 Qwen 技术博客，建议点开看看，干货很多：https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

8 个不同尺寸的模型，照顾到了所有场景：

6 款 Dense 模型：

0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B

2 款 MoE 模型：

Qwen3-235B-A22B (MoE, 总大小 235B, 激活参数 22B, 上下文 128K)

Qwen3-30B-A3B (MoE, 总大小 30B, 激活参数 3B, 上下文 128K)

混合思维模式，搭载了 thinking 开关，可以直接手动控制要不要开启 thinking

最大的这个 Qwen3-235B-A22B 在强劲性能的基础上，部署成本仅为 Deepseek R1 的 35%。

Qwen3-30B-A3B 的激活参数只有 3B，性能却可以跟 QWQ-32B 打平，成本只有 10%，可以在消费级显卡上部署。

0.6B 的小参数模型适合在移动设备上部署。

在性能上 Qwen 3 的每个尺寸得分都是同尺寸开源最强。

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 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

正如博客所说，Qwen 朋友圈非常强大，昨晚已发布，一众伙伴就 0day 级支持

你可以在 Qwen 官网直接与 Qwen3v 不同参数模型直接对话：https://chat.qwen.ai/

本地部署

ollama

模型页：https://ollama.com/library/qwen3

运行：ollama run qwen3

其他尺寸，在后面加参数即可，比如：ollama run qwen3:32b

可以在提示词后输入 /no_think 来切换 Ollama 中的无思考模式。

备注⚠️：ollama 运行的是量化版，效果有折扣

LM Studio

地址：https://lmstudio.ai/

vLLM

需要升级到 v0.8.4 以上，最好 v0.8.5

地址：https://github.com/vllm-project/vllm/issues/17327

vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-FP8 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 --tensor-parallel-size 4

SGLang

需要升级到SGLang 0.4.6.post1

地址：https://github.com/sgl-project/sglang

pip3 install "sglang[all]>=0.4.6.post1"

python3 -m sglang.launch_server --model Qwen/Qwen3-235B-A22B --tp 8 --reasoning-parser qwen3

python3 -m sglang.launch_server --model Qwen/Qwen3-235B-A22B-FP8 --tp 4 --reasoning-parser qwen3

CPU 部署

llama.cpp

可以用 llama.cpp 运行起 Qwen3 量化版本、动态量化版本！

地址：https://huggingface.co/collections/unsloth/qwen3-680edabfb790c8c34a242f95

OpenRouterAI

openrouter 提供了免费的 API

地址：https://openrouter.ai/models?order=newest&q=qwen3

KTransformer

Xeon 铂金 4 代 + 4090 运行 Qwen3-235B-A22B 单个请求可以达到 13.8 token/s, 4 个请求并行可以达到总计 24.4 token/s

地址：http://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/AMX.md

Mac

Mac 上也可以跑 Qwen3 了

地址：https://github.com/ml-explore/mlx-lm/commit/5c2c18d6a3ea5f62c5b6ae7dda5cd9db9e8dab16

pip install -U mlx-lm
# or
conda install -c conda-forge mlx-lm

支持设备

iPhone: 0.6B, 4B
Macbook: 8B, 30B, 3B/30B MoE
M2, M3 Ultra: 22B/235B MoE

Qwen3 优点还有很多，我正在下载，随后再发本地部署后的测试情况：

Qwen3 是全球最强开源模型，性能全面超越 DeepSeek R1，国内第一个敢说全面超越 R1 的模型，之前都是比肩
Qwen3 是国内首个混合推理模型，复杂答案深度思考，简单答案直接秒回，自动切换，提升智力 + 节省算力双向奔赴
模型部署要求大幅降低，旗舰模型仅需 4 张 H20 就能本地部署，部署成本估算下来是能比 R1 下降超 6 成
Agent 能力大幅提升，原生支持 MCP 协议，提升了代码能力，国内的 Agent 工具都在等它
支持 119 种语言和方言，包括爪哇语、海地语等地方性语言，全世界都可以用上 AI
训练数据 36 万亿 token，相比 Qwen2.5 直接翻倍，不仅从网络抓取内容，还大量提取 PDF 的内容、大量合成代码片段
模型部署要求大幅降低，旗舰模型仅需 4 张 H20 就能本地部署，是 R1 的三分之一

THE END !

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