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需要環境Apache-2.0 已實測

Qwen3-30B-A3B

一句話:Qwen3-30B-A3B 是一个 MoE 模型,权重按 30B 算、每次只激活 3B,能跑得快但要装得下。

总量 30B、每次只激活 3B 的 MoE 模型:大模型的能力,小模型的速度。

官方來源

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Qwen3-30B-A3B 的官方圖示 阿里云通义千问(Qwen)https://github.com/QwenLM/Qwen3去官方頁面
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安裝提示詞

複製它,貼給你正在用的 AI(Claude Code、Codex、ChatGPT…),它會替你裝好並驗證。

44 行
我需要你帮我在我的机器上安装并运行一个软件。

【软件信息】
名称:Qwen3-30B-A3B
用途:总量 30B、每次只激活 3B 的 MoE 模型:大模型的能力,小模型的速度。
官方来源:https://github.com/QwenLM/Qwen3
许可:Apache-2.0
滑鼠滾輪在框內上下查看,複製到的仍是完整提示詞1224 字

複製 → 貼給你的 AI → 它替你裝好

聯絡原作者(阿里云通义千问(Qwen))

屬於這個軟體的 bug 走作者自己的官方入口——那裡才是他真正收得到的地方。我們只做傳遞,不代替作者答問題。

裝失敗了?

把你的報錯原文貼進來——歸類核實後會寫回這裡,下次別人的 AI 就少踩一次。免登入可用。

這條講什麼

它是什么

MoE 的取舍在这里最明显:权重体积按 30B 算(要装进显存/内存),但每次推理只跑 3B 的激活量(所以快)。显存不够时它反而比同尺寸稠密模型更容易卡在加载这一步。来源:https://github.com/QwenLM/Qwen3https://github.com/QwenLM/Qwen3

怎么用起来

本地跑:先把 30B 的权重装下(Q4_K_M 约 18GB 起),内存/显存吃紧时 24GB 是舒适线。来源:https://github.com/QwenLM/Qwen3https://github.com/QwenLM/Qwen3

以上坑来自 https://github.com/QwenLM/Qwen3https://github.com/QwenLM/Qwen3 与官方文档。

来源与署名

Mentioned from:https://github.com/QwenLM/Qwen3https://github.com/QwenLM/Qwen3 · 原作者 阿里云通义千问(Qwen)(Apache-2.0)。

給 AI 的摘要

Qwen3-30B-A3B 是通义千问的 MoE 模型:总参数 30B,每次推理只激活约 3B,Apache-2.0 许可,兼顾大模型能力与小模型速度。

可獨立摘取的答案段——AI 搜尋引用出去的就是這一段。 · 本頁複核於 2026-10-06

常見問題

MoE 是什么?

总参数 30B,但每次只激活约 3B,所以速度更接近小模型。

能商用吗?

标的是 Apache-2.0,可按该许可使用。

避雷 / 已知坑

全部來自真實安裝,會同步注入上方的提示詞。

  • •MoE 的显存门槛按**总参数量**算,不要按激活量 3B 估——这是最常见的一次误判。
  • •内存不足时速度会断崖式下降(要来回换权重分片)。

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