阿里开源了当前最强的千问3（Qwen3）模型，包含从0.6B到235B的非常全面的规格，总有一款适合你。

官方宣称其亮点在于：

1、显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越之前的模型；

2、卓越的人类偏好对齐，在创意写作、角色扮演、多轮对话和指令跟随方面表现出色；

3、擅长智能体能力，可以在思考和非思考模式下精确集成外部工具；

4、支持100多种语言和方言，具有强大的多语言理解、推理、指令跟随和生成能力。

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接下来介绍一下在Windows系统中的四种简便的本地部署方法（部分需要Ollama）。

方法一：LM Studio

1、安装LM Studio

打开官网：https://lmstudio.ai 点击下载最新版的LM Studio，并安装：

2、下载模型

打开工具后，可以点击Skip onboarding，先进入主界面：

点击模型按钮，设置模型保存目录，如果保持默认目录，模型会下载到C盘，可能会把C盘塞满：

点击发现按钮（上图中模型按钮下方的放大镜图标），选择想要下载的模型，点击右下角Download，等待完成：

之后点击正上方的模型选择框，就可以找到模型：

另一种下载模型的方法，是通过命令模式，在Windows搜索框输入cmd，回车，调出命令窗口：

点击官网的首页的Model Catalog按钮，进入后找到想要的模型：

此处以1.7b模型为例，可以找到：lms get qwen3-1.7b 这个指令，点击复制：

黏贴到命令窗口执行：

完成之后，就可以在LM Studio的模型选择框里选用：

稍微测试一下，略显遗憾的是，和其他国产模型一样，千问3尺度有限：

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方法二：Ollama+Chatbox

1、安装Ollama

网址：https://ollama.com 点击下载：

选择适合你系统的版本（此处为Windows版），然后安装：

2、下载模型

点击Ollama首页上方的Models：

点击进入Qwen3的页面：

下拉菜单里有一大堆各种规格的模型，旁边标注着需要多少硬盘空间：

选择想要的模型，比如32b，点击右边如图按钮复制命令：

同样需要进入Windows命令窗口，然后执行刚才复制的命令，等待模型下载完成即可。

3、安装Chatbox

到官网：https://chatboxai.app/zh 点击“免费下载”，然后安装：

首次进入通常需要设置，在模型菜单要选择“模型提供方”为OLLAMA API，模型选择刚才下载的（比如：qwen3 32b），保存，然后点击新对话：

之后就可以使用，不过Chatbox有个小瑕疵，不能把“深度思考”的过程折叠：

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方法三：Ollama+Open WebUI（需魔法）

1、安装Ollama（同方法二）

2、下载模型（同方法二）

3、安装Open WebUI

注意你需要已安装Python（如没有请从：https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/python-3.11.9-amd64.exe 下载并安装），然后进入命令行窗口，依次运行下列指令：

pip install open-webui

open-webui serve

之后会弹出巨大的Open WebUI字样（关于triton的错误信息可以无视）：

保持命令窗口开启，在浏览器中打开：http://localhost:8080 ，第一次进入可能需要注册账号，填好信息后就可以进入主界面。

点上方下拉菜单选择模型，开始对话：

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方法四 Ollama+Page Assist浏览器插件

1、安装Ollama（同方法二）

2、下载模型（同方法二）

3、安装Page Assist插件

该插件目前支持Chrome浏览器和火狐浏览器，也支持Edge（需手动安装）：

a、使用Chrome浏览器插件（需魔法）

下载网址：https://www.google.cn/intl/zh-CN/chrome

官网下载插件需要魔法，点击Chrome浏览器右上角的三个点，依次选中“扩展程序”、“访问Chrome应用商店”：

在应用商店的搜索框输入“page assist”，可以找到我们要用的插件，点击它：

点击“添加至Chrome”：

弹出提示，点击“添加扩展程序”：

添加完成之后，可以在浏览器上方的扩展程序中找到page-assist，是一个对话泡泡图标：

b、使用火狐浏览器插件

下载网址：https://www.firefox.com.cn

无需魔法，安装好火狐之后，点击右上角的这个扩展标记，选择“管理扩展”：

在“寻找更多附加组件”处搜索“page assist”：

出来的第一个就是，点击它：

选择“添加到Firefox”：

完成之后，你可以通过点击“管理扩展”的标记，启用page-assist：

Edge浏览器的安装相对麻烦一点，具体请参考之前的文章：本地部署DeepSeek-R1怎样联网

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至此，所有方法介绍完毕。有人可能会问，这么多种模型到底有啥区别？选哪个？

简单来说，这些模型分为两大类：

一是稠密模型：如0.6B、1.7B、4B、8B、14B 和 32B，所有参数在推理时均被激活，适用于对精度要求较高的任务。

二是MoE模型：如30B-A3B、235B-A22B，仅激活部分参数，提升推理效率，适合资源受限的环境。

部分模型还有“FP8”后缀，表示该模型经过了FP8（8位浮点数）量化，可以在保持模型性能的同时，显著提升推理效率并减少资源消耗。

大概应用场景和显存需求如下图（非官方数据）：

综合目前用户反馈，对于中高端家用显卡的用户，Qwen3-30B-A3B似乎是一个不错的选择。至于专业玩家，当然是选择最强的235B-A22B满血模型！

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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