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啊啊啊啊啊啊不允许还有人不知道这个AI圈大地震!!!连夜实测Qwen3模型全家桶,这波阿里真的赢麻了!!(疯狂拍桌.gif)
🔥🔥全尺寸覆盖的AI大杀器
从0.6B到235B全系通杀!
手机跑AI不是梦!!!
(掏出手机狂戳.jpg)
0.6B模型在iPhone15上丝滑运行
写文案/改代码/做翻译三秒出结果
学生党上课摸鱼神器实锤了!!
💥推理黑科技原地封神
发现惊天隐藏开关!!
长按对话框输入「/推理模式on」
瞬间开启学霸解题模式
(数学题解题过程疯狂滚屏.gif)
考研党/码农/科研狗集体起立鼓掌!!!
🌍119语种支持实测
(掏出祖传方言测试)
东北话十级选手狂喜!!
「整两斤猪肉炖粉条子」
秒出菜谱+热量计算+采购清单
(但斯瓦西里语有待调教)
🚀Agent模式原地起飞
接入高德API实测:
「从三里屯到798的文艺路线」
自动规划咖啡馆+美术馆打卡点
打工人摸鱼旅行一键生成!!
(敲黑板!!重点来了)
⚠️避坑指南:
1️⃣ 8B模型跑复杂任务会卡壳
2️⃣ 小语种生成建议切中英模式
3️⃣ 伦理安全锁记得开最高档
(疯狂安利环节)
学生党闭眼冲4B版!!
打工人直接上32B云端!!
极客大佬235B本地部署走起!!
(附部署教程指路评论区)
现在立刻马上!!
去阿里云百炼薅羊毛!!!
新用户免费额度够玩三天三夜
(别等被卷王们挤爆服务器!!)
(结尾暴言)
Qwen3这波操作我直接跪了!!
AI全民化时代真的来了!!!
阿里Qwen3重磅发布:是超越Llama 4的划时代的胜利,还是性能未达预期、被过度炒作的技术翻车现场深度剖析?
阿里最新开源大模型Qwen3震撼发布,引发业界对其究竟是“划时代的胜利”还是“翻车”的热烈讨论。本文深度解析Qwen3的全配置特性,覆盖从0.6B到235B MOE多种参数量模型,支持Ollama等方式进行本地部署及云端便捷使用,具备高达128K上下文窗口和119种多语言处理能力。评测显示Qwen3性能优越,部分场景接近Gemini 2.5 Pro,在Agent能力上通过原生支持MCP协议实现突破,显著提升工具调用效率,优于DeepSeek R1。尽管在复杂推理和指令遵从上仍有提升空间,但相较于Llama 4在开放性、模型尺寸及MCP支持上的不足,Qwen3凭借其完全开源、尺寸灵活、易于微调的优势,被视为AI和LLM领域的一次重要成功,有望在Agent时代引领微调生态发展,挑战现有格局。
00:00:00 开场:Qwen3发布与核心疑问
00:00:41 Qwen3发布详情与获取方式
00:00:51 本地部署Qwen3体验 (Mac M2 Max)
00:01:26 云端使用Qwen3的平台介绍
00:02:02 Qwen3特性介绍:全配置模型系列
00:02:47 Qwen3特性:全场景应用覆盖
00:03:14 Qwen3特性:多语言支持与初步反馈
00:03:30 Qwen3训练细节:预训练数据量与阶段
00:04:01 Qwen3训练细节:上下文窗口扩展
00:04:37 Qwen3训练细节:数据来源构成
00:05:23 对比Llama 4:训练数据来源差异
00:05:37 Qwen3训练细节:后训练微调步骤介绍
00:06:09 后训练微调:模式融合创新
00:06:44 后训练微调:通用校准与总结
00:06:58 Qwen3技术创新:混合推理架构
00:07:11 Qwen3技术创新:高效的MOE参数设计
00:07:40 Qwen3技术创新:多语言与未来多模态支持
00:07:58 Qwen3技术创新:Agent能力增强(原生MCP支持)
00:08:24 Qwen3评测:官方评分与实际感受落差
00:08:53 Qwen3评测:“田忌赛马”式的性能对比策略
00:10:18 Qwen3性能定位:各模型版本对比竞品
00:11:28 Qwen3实际使用感受与不足之处
00:11:45 用户反馈:Qwen3的常见问题与吐槽
00:12:41 Qwen3的潜在风险:伦理与隐私担忧
00:13:20 结论:Qwen3是划时代的胜利,主要对标Llama 4
00:13:53 对比分析:Llama 4的问题(过拟合、模型过大、假开源)
00:16:54 对比分析:Llama 4缺乏MCP支持与限制性条款
00:17:50 Qwen3优势总结:真开源、全规格与微调潜力
00:18:45 Qwen3优势总结:原生MCP支持实测与表现
00:20:23 时代背景:大模型密集发布周期
00:20:53 最终总结:Qwen3成功的关键要素
00:21:18 结尾与互动邀请
Qwen3发布:划时代的胜利还是翻车?
Qwen3于4月29日凌晨正式发布,引发广泛讨论。官方评测数据宣称其超越多个竞品,但部分用户认为实际表现略低于预期。
部署与使用
本地部署:支持MacBook Pro(如M2 Max芯片)运行8B、32B及30B-A3B(MOE模型,每次激活3B参数)。
云端平台:阿里云百炼、Open Router(最快上线)、硅基流动(稍晚上线)均提供支持,价格亲民。
核心特性
全配置覆盖:从0.6B到235B-A22B(MOE模型,每次激活22B参数),涵盖稠密模型与MOE架构。
全场景适配:移动端(0.6B-4B)、终端/PC(8B-32B)、复杂任务(30B/235B MOE)。
多语言支持:119种语言(中文、英文表现佳,小语种待优化)。
训练数据:36T预训练数据(60%原生互联网数据,25%专业领域数据,15%合成数据),分三阶段强化STEM、编程及上下文扩展(最高128K,部分场景256K)。
技术创新
混合推理架构:用户可开关推理模式,平衡速度与深度。
MOE高效参数:235B模型激活参数仅为DeepSeek R1的1/3,成本更低。
Agent能力:原生支持MCP协议,工具调用准确率提升40%,API代码量减少70%。
实际表现与争议
优点:32B模型接近GPT-4O文本生成水平;235B在数学、代码等领域超越DeepSeek R1,部分场景接近Gemini 2.5 Pro。
不足:复杂逻辑推理仍有断层;小语种支持不均衡;伦理风险(小模型易部署,可能被滥用)。
与LLAMA4对比
Qwen3优势:完全开源、规格全(小至0.6B)、经济性高、支持MCP。
LLAMA4问题:仅发布大模型(104B/400B),商业使用受限,数据过拟合争议,放弃中小场景。
结论
Qwen3凭借全规格覆盖、高效MOE设计及Agent友好性,成为开源领域的标杆,虽有小瑕疵,但整体是一次划时代的成功。Agent时代下,其灵活性和微调潜力将推动广泛生态应用。
行动建议:开发者可优先尝试8B/32B模型,关注后续多模态(2025年)及社区微调版本。
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