Qwen-3在现实应用中的精彩表现揭秘！

2025 年 4 月 29 日，qwen- 3 正式发布。

这款模型在实际应用中的表现如何呢？它能否在某些特定场景中与国外顶级闭源模型如 gemini 2.5 pro 和 o3 相匹敌？

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

在假期期间，我处理了一些本地数据，想要使用本地模型进行推理，因此考虑尝试刚刚开源的千问 3。

我仅有一块 3090 显卡，配备 24GB 显存，且无法使用 FP8 精度，因此很多模型都无法运行。

手头可用的选项有 qwen3-8B 标准版和 qwen3-14B 量化版（okwinds/Qwen3-14B-Int4-W4A16）；这两个单一模型的显存占用大约在十几个 GB。借助 vllm 或 sglang，可以实现十几个并发，总吞吐量达到六百多个 tokens/s。

接下来是选择推理引擎的过程。起初我考虑使用最近颇受关注的 sglang，但由于我本地的 cuda 版本过于陈旧，即使升级后似乎仍然有问题，使用 docker 也无法解决，所以我最终放弃了该选项。

最终选择了 vllm， 一次性成功部署 ，效果非常理想。我参考了这个链接的教程 https://docs.vllm.ai/en/v0.8.5.post1/getting_started/installation/gpu.html

接下来是提示词的调试。

千问 3 小版本的提示词测试：

我的任务是校对小说文本。起初，我编写了非常多细致的任务指令，但结果并不理想，尝试了各种调整也无济于事，一度对 qwen3 和 llama4 表示失望。

后来我意识到，删除一条任务要求后效果有所改善。

于是，我决定去除所有具体的提示词，仅保留最基本的任务要求，结果竟然变得更好。

最终调整后的版本逻辑如下：

• 上下文长度限制在 1K 以内，每个文本块控制在 256 以内；
• 仅需原则性提示，过多的精确指令会导致混乱；
• 温度系数需调低至 0，topk 设置为 1（此设定适用于文本校对任务，对开放性任务可能不同）；
• 即使不开启推理，文本校对的能力仍然可以接受；
• 开启推理后，有时会出现推理成功但正文未能正确修改的情况；
• 同时，推理输出格式不正确的现象也会出现，例如“think>”可能被丢弃，这可能与量化有关；
• qwen3 的小模型几乎没有安全限制，适合本地文件处理，具体细节就不多说了。
• 小模型仍需在后续添加更多工程性保障才能有效使用。

其他：

如果大家想使用官方的 API，可以参考以下的教程：Qwen3 官方百炼 API 调用保姆级教程 – 强化学徒的文章 – 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1900626403285767970

不过，他们的安全限制非常严格，且无法调整，因此我还是推荐进行本地部署。

最后，分享一下我的日常口号：

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