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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Qwopus3.6-27B 本地部署,24G 显卡轻松跑 Qwen 加 Opus,缝合怪又来了,这次是 27B 本地版。大家好,我是AI学习的老章。今天聊一个有意思的开源模型,Qwopus3.6-27B-v1-preview,作者 Jackrong。光看名字你就懂了,Qwen 加 Opus,意思是拿 Claude Opus 的蒸馏数据,去调教 Qwen3.6-27B。底座是阿里的 Qwen3.6-27B 稠密模型,原生 262K 上下文,能扩到 1M。训练用的 Unsloth,数据是 Claude 蒸馏数据集打底,混入 GLM-5.1、Kimi-K2.5、Qwen3.5 的推理数据。最关键的一步在这,作者用一个 8B 模型当过滤器,把风格跑偏的样本剔掉,最后只留 12K 条调性统一的高质量数据。这思路特别反直觉,别人都是越多越好,他在做减法。我觉得这个项目最值得琢磨的就是这个点,吃什么长什么样,数据干净,比数据多重要得多。早期评测合作者用 16 条 prompt,单卡 5090 跑 GGUF 量化版,覆盖 Agentic 推理、前端设计、创意 Canvas 三类场景,对比的是 Qwen3.6-27B 原版。但说实话,16 条样本,作者自己都说是 early signal,谁也别当定论。GGUF 仓库已经放出来,量化档位很全,IQ4_XS 是 15.2 G,单张 24G 显卡就能跑,4090、5090、3090 都行。Q2_K 是 10.7 G,16G 显卡能塞但损失不小。直接用 llama.cpp 或者 Ollama 拉起来就行。我的看法是,值得关注,但别神化。它是 preview 版,作者自己都说在探路。但这个思路把 Claude 风格用工程手段迁移到可本地部署的 27B 模型上,加上 Apache-2.0 协议商用友好,给国产开源生态加了一个有 Claude 味儿的选择,这个角度挺难得。手上有 4090、5090 的玩家可以尝个鲜,正式版出来我再拉出来实测一波
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本地部署最强OCR大模型olmOCR!支持结构化精准提取复杂 本地部署最强OCR大模型olmOCR!支持结构化精准提取复杂PDF文件内容!完美识别中英文文档、模糊扫描件与复杂表格!本地部署与实际测试全过程!医疗法律行业必备!轻松应对企业级PDF批量转换需求 🚀🚀🚀视频简介: ✅【企业必备】告别低效PDF转换,olmOCR一键提取文档内容完美保留原格式!基于Qwen2 VL 7B模型的olmOCR本地部署全流程,打造PDF提取神器,轻松应对手写笔记、学术论文与多列布局 ✅本视频详细演示了如何在本地部署olmOCR开源项目,实现从PDF文件中提取内容。主要内容包括: 1️⃣使用olmOCR官方demo测试其对英文和中文PDF文件的提取效果。结果显示,无论是英文论文还是中文技术文档,olmOCR都能很好地提取出PDF的文字、图像、表格等内容,并保持原有格式。 2️⃣在Ubuntu系统上本地部署olmOCR。首先安装conda环境和依赖包,然后克隆olmOCR项目并测试PDF提取效果。 3️⃣使用Gradio创建Web UI,方便用户通过网页上传PDF并使用olmOCR提取内容。提取结果可以显示为纯文本、HTML网页预览,并给出PDF元数据信息。 4️⃣使用不同PDF样本文件进一步测试本地部署的olmOCR提取效果。结果表明,即使是质量较差的PDF扫描件,或者以表格形式展示的PDF,olmOCR也能很好地提取并还原原始内容。 🚀🚀🚀时间戳: 00:00 - 项目介绍:olmOCR的背景与用途,解决PDF转Markdown和纯文本的需求 01:17 - 官方demo测试:展示olmOCR处理英文和中文PDF文件的实际效果和输出质量 03:42 - 本地部署准备:安装Miniconda、创建虚拟环境和必要依赖,克隆项目到本地环境 05:04 - 命令行功能测试:使用官方命令测试PDF提取功能,检查提取结果的准确性 05:50 - Gradio界面构建:创建交互式UI界面,提升用户体验,便于日常操作使用 07:03 - 多类型PDF测试:测试中文文档、模糊扫描件和复杂表格文件的提取效果 09:12 - 总结与资源获取:回顾olmOCR优势和应用场景,提供代码和资源获取方式 #olmocr #ocr #ai #aigc #大模型
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