Qwen3发布后,Ollama第一时间支持了本地部署,8B的模型仅需5.2G空间就能运行。
哈哈哈,那我手上这台普通笔记本电脑也可以发挥一下子了,这下终于可以实现随时随地的AI自由了!
因为全系列基于Apache 2.0协议开源,支持商业化和二次开发。
所以,所有公司无论规模大小,所有AI开发者、科研机构不惧显卡门槛,大家都能够用得上、也用得起千问3模型。

从应用角度看,Qwen3提供了全谱系的选择:
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Qwen3-0.6B:完美适合手机部署
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Qwen3-4B、8B:适合个人PC使用
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Qwen3-14B、32B:适合企业本地化部署
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更大的模型:适合云端部署使用
我简单做了个表:

设备适配建议
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个人开发者/学生:8B以下模型 + 16GB内存笔记本(无需独立GPU)
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中小型企业:30B模型 + RTX 4090单卡(支持长文档处理)
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科研机构/大型企业:235B模型 + 多卡服务器(需动态量化优化)
具体型号的部署命令或量化参数调整,可参考Ollama官方文档或Qwen3的Hugging Face页面:
Hugging Face:
https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Demo
ModelScope:
https://www.modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48
GitHub:
https://github.com/QwenLM/Qwen3
直接喂饭: 安装ollama,然后ollama下载模型即可,开联网问一下deepseek,你就知道怎么部署了。
当然,如果使用需求没那么多的话,也可以直接在Qwen Chat官网体验。
网址:https://chat.qwen.ai
进去后,左上角选择“Qwen3”系列模型,即可体验。

写在最后
Qwen模型进化的成绩确实令人自豪,稳坐第一梯队。
但我觉得此次更重要的意义有三个:
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支持119种语言,把没有大模型开发能力的国家和地区也带上了,支持了人类社会共同进步,也用实际行动响应了GJ战略。
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全家桶全开源,让个人用户和中小企业能自主部署、自主开发并商用。
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进一步优化了混合推理模型,让技术落地于实际应用,而不只是单纯的刷参数,让科技真正的为生产做服务,同时大大减少资源消耗和浪费。
毫无疑问,这波Qwen3赢麻了。
我们该怎样系统的去转行学习大模型 ?
很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
第一不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
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L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

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