本文实测了Qwen3小参数模型在本地部署后的性能表现。通过Ollama框架快速部署，并使用自制工具进行多方面测试，包括响应速度、回答准确性、代码能力等。结果显示，Qwen3小参数模型在数据安全、网络独立性等方面具有优势，能满足日常使用和一般性工作需求。虽然在处理复杂问题时稍逊色，但对于硬件受限的用户，Qwen3小参数版本是一个值得尝试的选择。

🤔 本地部署大模型面临技术和硬件的双重挑战，技术门槛和硬件要求是阻碍。云端服务便捷，但本地部署在数据安全和网络独立性方面有明显优势。

💡 Qwen3系列是阿里云推出的开源大语言模型，涵盖多种参数规模。本次测试的是Qwen3-4B小参数版本，宣称性能可媲美Qwen2.5-72B-Instruct，旨在验证其在本地部署的可行性。

🛠️ 使用Ollama框架简化部署流程，在macOS、Windows和Linux系统上均可操作。通过自制测试工具，对比响应速度、回答准确性、代码能力等多方面性能，进行全面评估。

✅ 实测表明，Qwen3小参数版本在本地部署后表现出色，满足日常使用和一般性工作需求。虽然处理复杂问题能力稍逊，但其在数据安全和网络独立性方面的优势使其成为一个有吸引力的选择。

大家好，我是程序员寒山。

都说本地部署大模型是鸡肋，真的是这样吗？

今天，咱们就来实际测试一下，看看Qwen3小参数版本在本地部署后的表现究竟如何。

为什么有人觉得本地部署大模型是鸡肋？

一方面，本地部署需要一定的技术门槛，从环境配置到模型安装，每一步都有可能出现问题。

另一方面，大模型对硬件要求较高，尤其是对GPU的性能和显存容量有一定要求。如果硬件不达标，模型运行起来可能会很慢，甚至根本无法运行。

而且，现在有很多方便易用的云端大模型服务，直接调用就能使用，相比之下，本地部署似乎显得有些麻烦。

本地部署大模型的优势

数据安全性更高：不用担心数据上传到云端会有隐私泄露的风险。网络独立性：在一些网络不稳定的环境下，本地模型可以不受网络影响，随时使用。个性化定制：对于一些有特定需求，想要对模型进行个性化定制和微调的用户来说，本地部署也是更好的选择。

Qwen3小参数版本介绍

Qwen3系列模型是阿里云推出的新一代开源大语言模型，涵盖了多种参数规模的模型，从0.6B到235B不等。今天我们测试的小参数版本，比如Qwen3 - 4B，官方宣称它能匹敌Qwen2.5 - 72B - Instruct的性能。如果真能如此，那在本地部署这样一个小参数模型，既能满足一定的使用需求，又对硬件要求相对较低，说不定能打破本地部署大模型是鸡肋的说法。

实测环节

部署过程

我们使用Ollama这个轻量级、可扩展的开源框架来部署Qwen3模型。Ollama支持多种操作系统，包括macOS、Windows和Linux。

安装好Ollama后，在终端中输入指令ollama run qwen3:4b，就可以开始部署Qwen3 - 4B模型。如果出现“model not found”提示，执行ollama pull qwen3:4b先拉取模型。在部署过程中，我们可以观察到模型文件逐渐下载并配置，只要网络稳定，这个过程不会花费太长时间。

交互工具配置

手搓了一个模型测试工具，可以同时测试多个模型和结构比较，方便判断模型的性能。

使用方法：

启动后，点击“添加测试模型”按钮。配置本地模型参数：

* 模型类型选择“Ollama本地模型”* 从下拉列表选择模型* 点击“添加”，添加模型3. 配置云端模型参数：

* 模型类型选择“DeepSeek”* 填写Api key和模型名称* 点击保存即可4. 如果未找到本地模型，需检查：* Ollama服务是否在运行* 网络权限是否开放

性能测试

响应速度：每个模型都有响应时间显示，为了避免相互影响，所有的测试都是串行进行的。回答准确性和质量：对模型能力进行10个方面的测试，看看哪些方面时候我们自己的场景，可以进行评估和选择。代码能力：让模型生成一段Python代码，测试代码生成实力。

测试结论

通过这次实测可以发现，Qwen3小参数版本在本地部署后，并非如传言中那样是鸡肋。它在响应速度、回答准确性、代码能力和多语言能力等方面都有不错的表现，能够满足日常使用、一般性知识查询以及大部分的工作需求。

本地部署带来的数据安全性和网络独立性等优势，也是云端服务无法比拟的。当然，它也有一定的局限性，比如在处理极其复杂和专业的问题时，可能不如大参数模型。

但总体而言，适合的就是最好的，对于那些对硬件要求有一定限制，又想在本地拥有一个功能较为全面的大语言模型的用户来说，Qwen3小参数版本是一个值得尝试的选择。

关于本地部署和测试大模型，有什么问题可以评论区留言讨论。