2025-03-17 19:06 北京
老板：「最近DeepSeek很火啊，我们也要部署一个强大的大模型。我们公司的数据非常宝贵，一定要部署在本地。还要满血版，模型能力差一点都不考虑。」
你：「好的，我们需要投入多少预算？」
老板：「预算？就用你那台MacBook不行吗？我给你买的那电脑这么高级，价钱都上万了，我对你多好？赶紧的。」
你心里想：DeepSeek R1满血版有671B参数，真要上生产，买服务器都要 200万，MacBook？蒸馏版的小东西倒是能跑，不过比满血版差远了......做梦吧.....
企业私有部署大模型往往有三大难题，这是一个“不可能三角”，一般你只能选择两个：
1. 性能要好（不然就是个废物，干活的人会非常痛苦）
2. 资源要省（不然财务会杀了你，而且运维会非常痛苦）
3. 要能合规商用（不然法务会杀了你）
直到你发现了通义千问QwQ-32B——它刚刚在LiveBench榜单上打败OpenAI o3 mini、Google旗舰模型和DeepSeek r1，在开源模型中排名第一，所有模型中排名第五。
但是它只有32B参数，且同时满足“够强，够便宜，开源可商用”三个条件。
这就像是：你想买法拉利，但只有五菱宏光的预算，结果真找到了一辆五菱宏光价格的法拉利，而且还不限制你怎么改装。
在性能上，它非常强，在大模型中最权威，最公正的榜单LiveBench上排名全球前五，开源模型中排名全球第一。
在资源上，它的部署门槛很低，跑起来很快。更大的模型则需要极为昂贵的专业硬件，32B这个尺寸刚好卡在“能够轻松部署在消费级硬件”的门槛上，非常妙。
在开源上，它使用极为宽松的 Apache 2.0 协议，这意味着免费可商用，修改后的代码可以不必开源。
如果你本地部署一个既能干活又不会贵到离谱的模型，QwQ-32B几乎是目前的最优解。
我建议，先码住。
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