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Qwen3小参数模型对比实测:真香还是鸡肋？本地部署如何选择 本期视频主要给大家演示本地部署大模的对比测试，实测Qwen3 小参数模型的过程，包括与DeepSeek r1 8b和在线版本的对比，包括大家如何选择自己的本地模型。更多往期视频内容可以到主页列表下查看(程序员寒山:CxyHanShan)，欢迎大家留言关注讨论。
#qwen3
#ollama
#本地部署
#模型实测
如何部署Qwen3.5
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发布时间：2026-02-20 08:51
程序员寒山
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#AI教程 #AI大模型 #通义千问 #Qwen #Ollama
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本地部署Qwen3小参数版本实测：并非鸡肋 实测多个本地模型 本期视频主要给大家介绍本地部署大模的相关知识，实测Qwen3 小参数模型的过程，包括与DeepSeek r1 8b和在线版本的对比。更多往期视频内容可以到主页列表下查看(程序员寒山:CxyHanShan)，欢迎大家留言关注讨论。#Qwen3 #Deepseek #本地部署 #ollama
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全球最强开源模型Qwen3，全场景实测+本地部署教程 今天凌晨阿里开源了重磅的Qwen3大模型。作为AI大模型开源届的“源神"，最近几个月阿里密集地开源了一系列模型，覆盖了众多场景与功能。 今天Qwen的版本号更是直接跃升到了3.0，足见这次开源的重量级地位。本期视频我会介绍下Qwen3的新特点，并且从全场景实战测试下，视频最后我们一起看下如何本地部署，使用家用显卡4090能跑多大模型，速度怎样。
#阿里云 #通义千问 #Qwen3 #AI #人工智能
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技术爬爬虾
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qwen3 本地实测 🚀 本地运行Qwen3模型零门槛教程
📱 小白也能快速上手的AI大模型教程
🔥 无需高配置，轻松本地运行Qwen3模型
⚙️ LM Studio客户端一键下载部署Qwen3
🌐 Cherry Studio跨平台调用，扩展应用场景
#Qwen3 #LMStudio #AI大模型 #本地部署 #技术教程
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#Qwen #通义千问 #AI #RAG
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Qwen3-Coder-480B 私有化部署专业指南
一、部署核心配置方案
1. Docker环境优化
- --shm-size=100g ：配置超大共享内存，满足节点内8卡间高频数据交换需求，消除多进程通信瓶颈。
- --gpus all ：全量启用节点内GPU资源，结合 --tp 16 参数实现16卡协同计算，避免资源闲置。
- 辅助配置： --network host 与 --ipc host 模式减少网络与进程通信开销，为分布式计算提供高效环境。
2. NCCL通信协议配置
- 网络硬件绑定：通过 NCCL_IB_HCA=mlx5_0,...mlx5_8 指定节点内8张GPU对应的InfiniBand网卡，依托400Gbps高速链路实现低延迟通信。
- 通信参数优化： NCCL_IB_QPS_PER_CONNECTION=8 配置匹配单节点8卡并行通信需求，提升多卡协同效率。
3. SGLang框架核心参数设置
- 编译优化： --enable-torch-compile 启用PyTorch编译功能，针对A100的Tensor Core特性生成优化内核，推理速度提升20%-30%。
- 批处理控制： --torch-compile-max-bs 8 结合A100大显存优势，平衡吞吐量与延迟，支持高并发场景。
- 上下文扩展：通过 --context-length 131072 参数及YaRN技术，将上下文长度扩展至128k，满足长文本代码生成需求。
三、节点部署实现
主从节点核心差异
- 主节点：通过 --node-rank 0 标识，负责分布式任务初始化与协调，所有节点通过 --dist-init-addr ip:port 与其建立连接。
- 从节点：以 --node-rank 1 标识，专注于执行计算任务，与主节点保持参数一致性（除节点标识外），确保集群协同性。
通过上述配置，可在2×8×A100环境下构建高效、稳定的Qwen3-Coder-480B私有化部署方案，为企业提供专业级代码智能辅助能力。
#大模型 #私有化部署 #qwen #推理引擎 #人工智能
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光影织梦
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5分钟教会你本地部署Qwen2.5-Omni-7B模型 超详细的本地部署教程（附部署文档），草履虫都能学明白！
#AI #人工智能 #大模型 #Qwen #通义千问
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教你如何让手机也能运行DeepSeek、千问和Stable #手机部署大模型 #deepseek #AI #qwen
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Qwen3成功越狱！突破限制！，5分钟打造你的虚拟AI女友， 让大模型回答任何问题！附完整代码！
#Qwen3 #AI #大模型 #人工智能 #科技
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十分钟带你学会通过云服务器部署Qwen3-8B！ #AI #大模型 #LLM #Qwen #Qwen3
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🚀🚀🚀视频简介：
✅【本地部署+真实测评】阿里巴巴Qwen3最强模型对决：从235B混合专家到14B本地部署，全方位能力测试从JSON格式化到Python编程，从SQL查询到矩阵运算，从Ollama到LM Studio到vLLM全平台部署教程
📢 本视频详细演示了阿里巴巴最新发布的Qwen3系列模型，包括混合专家架构模型（235B/22B和30B/3B）以及32B、14B、8B、4B、1.7B、0.6B等多种参数版本。📊
⚙️ 视频分为两大部分：首先展示了如何在不同平台部署Qwen3模型，包括Windows/macOS用户使用Ollama和LM Studio进行简易部署，以及企业用户使用vLLM在Ubuntu系统进行高性能部署的完整流程。🖥️
🔍 第二部分进行了全面的性能测试，重点对比了235B、32B和14B三个版本在知识库截止日期、幻觉问题、规律识别、JSON格式化、代码理解、SVG生成、提示词遵循、SQL能力、农夫过河问题、文档分析以及Python编程等多个维度的表现。🧠
💡 测试结果显示，开启思考模式的14B参数模型在多项测试中表现优于不开启思考模式的32B甚至235B模型，为用户选择最适合自己需求的模型版本提供了宝贵参考。✨
#Qwen3 #Qwen #AI #ollama #AIGC
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阿里Qwen3-Coder比肩Grok4，开源大模型真的强？ #程序员 #编程 #开源 #Qwen #大模型
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