Qwen-3在实际场景中的表现如何？

首先说结论：实际体验挺不错的

配置（23年上半年攒的，今年换了4根内存）：

13600kf+b760+4x48g ddr5（插满4槽 最后稳定在5400mt）+3090 24g

win11+ollama+open-webui（我比较懒，所以都是ollama一键拉模型）

先后跑了：

qwen2.5-qwq-q4

qwen3-32b-q4

qwen3-32b-q8

qwen3-30b-a3-q8

gemma3-27b-q4

gemma3-27b-it-qat

phi4-14B-q8

同时api了deepseek的reasoner和chat

主要应用场景：偶尔应付个文章（总结之类的），查询计算机知识盲点（懒得翻书和搜索），偶尔写个小代码

最后留下的是：qwen3-30b-a3-q8，gemma3-27b-it-qat

实际应用体验（含吐槽）：

1.gemma3-27b前摇巨长（难绷），知识水平还是可以的，对中文意图理解就那样，优势是多模态（虽然有点鸡肋就是了），gemma3-27b-it-qat比gemma3-27b-q4感觉要好，输出信息要密集一点。

2.qwen3-30b-a3-q8 速度可以接受，效果不错，效果基本持平qwen3-32b-q8，速度翻倍（本来以为进内存交换以后速度会崩到底，没想到还行，为了速度就舍弃了qwen3-32b-q8），效果上来说q8应该是秒杀q4的。

3.deepseek 的 api真的不如网页(也许是我错觉），输出知识的时候有时候不如qwen3-32b-q8、qwen3-30b-a3-q8

4.phi4-14b-q8训练质量挺高，虽然智商稍稍差了一丢丢，但是有点精致的感觉，pk上还是不差的，主要是想到有qwen3-30b-a3-q8，就没留下了，没有试fp16

过几天试试用ktransformers部署一下qwen3:235b-a22b-q4，应该勉强能用用

吐个槽：qwen赶紧更新vl吧，10w+图片等着打标

最后教大家如何把带think的模型直接玩爆炸：十六进制数5AB3H转换为二进制是多少。