如何看待新出的 Qwen3

性价比极高，跑 q5_k_m 量化的 30B A3B
纯 cpu Ryzen 5600G + 3000MHz DDR4 ，有 14 Token/s
RTX 4090 有 120~130 Token/s

开思考模式效果比 2.5 72B 还强得多

下午在 ollama 下一个试试我的 mcp demo

直接给干进了全民部署时代，速来！

今天早些前试了 32B Q8_0 ，不太跑得动，回头试试 A3B 的 30B

借楼问下，我调阿里百炼里面的 qwen3 api ，好像只能流式输出，http 请求不行？

@phpcxy 大模型的 流式输出 也是 http 请求，不是 websocket 那种需要建立连接 和 维护的，网上有很多前端怎么对接的帖子

235B 使用体验比 MAX 整体思考过程少了，但是回答质量相似； 30B-A3B 使用体验并不是很好，答案就有拼凑风格和幻觉，而密集型的 qwen3-32b 效果就不错，体感超越 qwq-32b

沾了好大一股 deepseek 味

全民部署 跟 deepseek 一块干掉 openai

不好使，同一段长文和同一段提示词，100K 以上，谷歌的 gemini pro 2.5 比阿里的 QWEN3 好，输出长，内容紧凑，qwen3 太简略了。

之前用通义千问，感觉回复太慢了，用豆包就不会，有人科普一下吗

@fulajickhz gemini2.5pro 目前都是第一梯队最顶级的模型 没什么能干掉它的 closeai 干不过 更别提开源的

@wgbx #11,我也有这种感觉，可能是阿里算力有点不够。不过他们在讨论私有部署，而不是直接网页或者 APP 使用。

@phpcxy #5 流式输出其实就是 Server Side Events (SSE)，是一个单向推送的数据流（而 WebSocket 是双向），SEE 比 WebSocket 更容易实现，没有双向传输数据需求完全可以用 SSE ，

现在 AI 的接口基本都是 HTTP 请求数据，SEE 下发推送数据

不咋的。 本地拉出来和 qwq 对比了一下。并没有明显的进步。用 o3 设计了埋坑题目测试过也感觉不咋的。。。。。不管是 qwen3 原版还是 moe 的版本。都一般般。。甚至还不如 qwq 。。。关键是现在国外四大都挺好的。都免费的。。。完全没兴趣用。。。

@fulajickhz 其实 gemini pro 2.5 是我心目中最强的模型，尤其是写作方面。在亚文化知识、方言写作这些领域甚至还没有竞品……
qwen3 的话，我倒是期待它的 coder 版本，不知道会不会成为能本地部署的最佳编程模型。之前 qwen2.5 的 coder 模型就很惊艳（在考虑模型大小的前提下）

而且有点搞笑的一点是。https://chat.qwen.ai/ 的版本的 235 版。思维链有明显性能限制，说明完全不考虑你的生成长度带来的性能需求上升的问题。。。，如果思考到 1w 多字就会必然引发思维中断，报一个网络错误。而且我观察就是性能的问题，他的速度从一开始的 10-20token/s 慢慢变成了 10 .5. 2. 1. 甚至 0.几。。。。

为什么要对 Gemini pro ？ llama4 才是它真正的对手，已经赢了。

@Liftman #17 阿里前端一直一般般。。。性能有点差

试了下识图效果没有 gpt 好

为啥对阿里的 qwen 系列还有期待呢