如何在MacBook上使用MLX框架微调Qwen3模型 本文介绍了在MacBook上使用苹果MLX深度学习框架微调Qwen3大语言模型的方法。通过MLX-LM工具包，作者展示了如何利用苹果芯片的统一内存架构高效训练模型，仅需2分钟即可完成500步训练，内存占用低于2GB。教程包含数据准备（使用self-cognition数据集）、模型配置（Qwen3-0.6B）、Lora微调参数设置，以及模型部署为API服务的完整流程。实验证明，微调后的模型能成功学习新的身份信息，单请求推理速度可达10toks/s。文章还

摘要：本文系统梳理了阿里通义千问大模型从Qwen1到Qwen3-Next的技术演进历程。Qwen1（2023）奠定了RoPE位置编码、PreRMSNorm等基础架构；Qwen1.5（2024）引入稀疏专家系统（MoE）和GQA注意力；Qwen2（2024）全面采用GQA并扩展训练数据至7T tokens；Qwen2.5（2024）实现100万tokens长文本处理；Qwen3（2025）创新性提出动态思考机制和QK-RMSNorm技术，模型规模达480B参数。这一系列演进展现了从基础架构优化到推理能力突破的

Qwen团队发布新一代大模型Qwen3-Next，采用混合注意力机制与高稀疏度MoE架构，显著提升训练和推理效率。其80B参数模型仅激活3B参数，训练成本不到Qwen3-32B的10%，在长上下文任务中推理吞吐提升10倍以上。新模型在基准测试中表现优异，部分指标接近旗舰模型Qwen3-235B，并支持256K超长上下文处理。团队同时开源了相关代码和最佳实践，包括Transformers、SGLang和vLLM部署方案，以及微调指导。该架构创新为大模型发展提供了新方向，团队将持续优化并开发Qwen3.5版本。

通义千问Qwen3系列是2025年推出的新一代大语言模型，包含8B和14B等参数版本，均支持32Ktoken长上下文处理。Qwen3-8B响应速度更快（TTFT 150-300ms），适合低延迟交互场景；Qwen3-14B推理能力更强，但TTFT较高（200-400ms）。两者均采用RoPE+YaRN技术支持长文本，其中8B版本通过FP8量化显著提升推理效率。实际部署时，8B适合单卡运行，14B需多卡并行。系列模型通过架构优化、量化技术和缓存管理等手段，在长文本处理与推理效率间取得平衡，满足多样化应用需求。