企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布!本地部署+客观测评 🚀企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布!本地部署+全面客观测评!Qwen3-235B-A22B+Qwen3-32B+Qwen3-14B谁是最强王者?ollama+LM Studio+vLLM本地部署 🚀🚀🚀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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司波图6月前
拼好机!2500元装一台AI服务器!vLLM张量并行性能暴涨 💥2400元预算挑战AI算力天花板!本期视频,我们解决了Radeon VII / MI50 等 gfx906 架构显卡长期以来无法使用 vLLM 张量并行的痛点! 我们将全程展示如何用两张“过气”Radeon VII显卡,搭配X99“洋垃圾”平台,组装一台总价仅2397元的AI算力服务器。通过社区大神 nlzy 提供的特制Docker容器,我们成功解锁了vLLM的张量并行功能,在Qwen3 32B量化模型上实现了98 tokens/s的并发推理速度,性能是Ollama的6倍以上! 视频最后,我们还将通过Open WebUI,实战演示8个用户同时访问这台服务器的流畅体验! 本期硬件配置清单 (总计: ~2397元) 显卡 (GPU): AMD Radeon VII 16GB x 2 (二手 ~1600元) 主板 (Motherboard): 精粤 X99M-PLUS (~300元) 处理器 (CPU): Intel Xeon E5-2680 v4 (56元) 内存 (RAM): 海力士 ECC REG DDR4 8GB x 4 (176元) 硬盘 (Storage): 512GB NVMe SSD (~150元) 电源 (PSU): 额定850W 金牌认证电源 (二手 115元) 【本期方案超详细文字版教程】 为了方便大家复现,我们已经把今天所有用到的命令、链接,以及一份超详细的文字版部署教程,全部整理好,放到了UP主的Gitee主页上! 直达链接:https://gitee.com/spoto/R7vllm 如果觉得本期视频对你有帮助,请务-务-务必 点赞、投币、收藏 三连支持一下UP主!你们的支持是我爆肝更新的最大动力!感谢大家! #AI #AMD #vllm #服务器 #装机
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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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阿里千问新推Qwen3-Coder-Next 阿里千问新推Qwen3-Coder-Next,这款编程智能体的革新之作究竟有何过人之处?让我们一探究竟。 随着人工智能技术的迅猛发展,编程领域也迎来了全新的智能化工具。近日,阿里巴巴重磅发布了Qwen3-Coder-Next,这款专为编程智能体与本地开发设计的开源权重语言模型,不仅在参数规模上实现了突破,还在实际应用中展现了非凡的实力。Qwen3-Coder-Next采用混合专家架构,总参数达到80B,但实际激活参数仅为约3B,这意味着其运行效率远高于同类产品。此外,该模型支持超过256K的超长上下文长度,能够轻松处理复杂的仓库级代码,同时覆盖数百种主流编程语言,满足不同开发者的多样化需求。 Qwen3-Coder-Next不仅仅是一个编程助手,它更是一个全能的编程代理,能够在执行任务时进行环境交互、调用工具,并具备自我恢复的能力。这使得它在面对复杂编程挑战时表现出色,能够迅速解决问题,提高开发效率。不仅如此,该模型还具备卓越的安全性,能够生成和补全高质量代码,确保项目部署的安全可靠。自开源以来,Qwen3-Coder-Next在知名API调用平台OpenRouter上的调用量激增,位列全球第二,充分证明了其强大的市场吸引力。这一系列技术创新和实际应用成果,无疑将推动编程领域的智能化进程,为开发者带来前所未有的便利。
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