Qwen 3 发布了两种类型模型:
稠密模型:0.6B,1.7B,4B,8B,14B,32B，8B以上的模型支持128K的上下文
MOE模型
wen3-30B-A3B和Qwen3-235B-A22B- ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
- ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
- ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
3. Qwen3 模型以增强编码和代理能力，同时也加强了对 MCP 的支持。 1. 24GB可以跑30B左右的Q4量化的模型，所以这边选择了Ollama上的热门的模型:qwen3:30b-a3b,qwen3:32b,driftfurther/qwq-unsloth:latest,qwen2.5:32b,gemma3:27b
想比较在量化情况下 qwen系列模型在同比情况下的提升，以及环比gemma3 27b模型是否有提升
qwq ollama量化模型有死循环等问题，所以这边选择使用unsloth量化的模型2. 8B fp16 模型大概需要16GB ，14B fp16精度模型需要30GB用用来测试 只能用5090 或者4090 48GB，这次也比较了: qwen3:8b,qwen3:8b-8b,qwen:8b-fp16 比较在不同精度下的情况 3. 这次也加入了我常用的云端的模型：Deepseek-R1，Deepseek-V3，gpt4.1，gpt4.1-mini,gpt4o-mini • IQ：收集自网络公开的面试题、脑筋急转弯、弱智吧、模型陷阱题等，目前一共40道题目，分成了level 1，2，3（level 1 是基础题，level 2 是中等难度，level 3 是高难度），分别有13，13，14道题目。 • EQ：收集自ToMBench，目前一共80道题目，用于测试模型的情商。
ToMBench:https://github.com/zhchen18/ToMBench1. 狗子问题
从官方公布的看模型跑分数据看 在235B的MOE模型 在代码，数学及一些通用数据集上对于现有的DeepSeek R1及openai-o1 模型都有提升，但对于谷歌最新发布的Gemini2.5-Pro还是有部分差距
测评方法
这边本地由于只有一块24GB显存显卡，在24GB有限资源的情况下进行测评
模型选择:
测评工具这次选择使用了evalscope
测评的数据集比较注重大模型的通用知识选择了iquiz这个数据集:
这个数据集包含了IQ和EQ两个阶段的测评：
测评数据分析:
准确度结果分析
测试方法由于本地环境比较垃圾 跑单轮测试32B模型的一轮测试需要1小时左右 可能也和使用了ollama有关 所以这边每个模型都只跑了一轮，没取多轮的平均值
Qwen3不同参数规格情况
首先比较 Qwen3不同大小的模型在分数分数基本符合大模型的scaling law，参数越大，模型的性能越强
相同参数规格不同模型情况
其次比较30B参数规格 不同的模型的在iquiz数据集上的效果:在相同参数规格下 qwen3 对于中文问题还是有明显的优势，但qwen3的30B MOE模型对比其他几个模型在这个数据集上还是有些差距 ，跑分上和qwen2.5-32B相近 和qwen3 的blog中提到的 使用10%的激活参数和qwen2.5 Dense 基础模型相似的性能类似
相同模型不同量化精度情况
其次比较4B模型在不同参数精度上的分数(个人看法，对于本地部署更加适合，仅供参考)：可以看到 在模型量化从q4 ->q8->fp16 精度 模型的能力没有 显著提升，4B-q8量化参数大小上和8B的相近 但对于这iquiz上比不上8B的，本地部署使用上还是更新注重参数的大小和模型模型类型，可以少关注模型量化(模型量化对于单机本地部署真是好东西)
本地部署模型和在线模型对比情况
这边对比了 在线模型DeepSeekV3 R1 和OpenAI的GPT系列模型模型可以从这个结果来看，Qwen3在中文问题IQ及EQ理解上还是要好于openai，但还是弱于在线的Deepseek模型，毕竟参数相差20倍
问题回答情况分析
这边都以qwen3:32b 回答为例
question: 有次程伟带儿子逛商场，陪他去儿童游乐场玩，突然看到有个人牵着条狗进来，程伟就问这个人，“没看到这牌子上写着谢绝带宠物入场吗？”对方显得非常不屑，根本没打算理程伟。这个时候，一旁的儿子笑着和程伟说，“爸爸你真傻，狗又不认识字。”
choices:
儿子在讽刺这个人没有社会公德。
儿子正在和他的父亲开玩笑，试图缓和气氛。
儿子喜欢狗，希望拥有一只
儿子想告诉爸爸狗无法理解人类的语言。
answer: A
level: 1回答
[think]
嗯，这个问题看起来是关于程伟和儿子在商场遇到带狗的人的情景。题目问的是儿子说的“爸爸你真傻，狗又不认识字”这句话的意思，然后要选择正确的选项。选项有四个，A到D。我需要仔细分析每个选项的可能性。
首先，我得理解整个情境。程伟看到有人牵狗进入写着谢绝宠物的场所，就去问对方，但对方不屑一顾。这时儿子说那句话。儿子的话表面看起来像是在说狗不认识字，所以可能程伟的提醒其实没用，因为狗不会看牌子。但这句话背后的意图是什么？
选项A说儿子在讽刺对方没有公德。但儿子的话并没有直接指责对方，而是说“狗不认识字”，这可能是在解释为什么对方不理会程伟的质问，而不是讽刺对方。所以A可能不对。
选项B说儿子在和父亲开玩笑，缓和气氛。因为程伟可能因为对方的不屑感到不快，儿子的话可能是在用幽默的方式化解尴尬，让父亲不要那么认真。这种情况下，B有可能正确。
选项C说儿子喜欢狗，想养一只。但这句话并没有提到喜欢狗，而是关于狗不认识字，所以C可能无关。
选项D说儿子想告诉爸爸狗无法理解人类语言。这似乎更直接，因为狗确实不认识字，所以程伟的提醒其实没用，因为狗听不懂。但D是否正确呢？不过问题在于，程伟是想提醒对方（带狗的人）不要带狗进来，而对方不听。儿子的话可能是在说，即使爸爸提醒了，狗也不会听，所以对方的不屑可能是因为他们知道狗不会看牌子。所以D可能正确，但要看问题是否在讨论狗的理解能力还是对方的态度。
不过，儿子说“爸爸你真傻”，可能是在调侃父亲的举动，因为即使有牌子，狗也不会看，所以父亲的提醒其实没有实际意义。这时候，儿子可能在用幽默的方式指出父亲的多余行为，从而缓和气氛，比如B选项。或者，他可能在指出事实，即狗无法理解，所以D正确。
需要再仔细看选项。D是说告诉爸爸狗无法理解人类语言，而B是开玩笑缓和气氛。比如，儿子可能觉得爸爸太较真，对方不理会，所以用这句话来让爸爸别在意，所以B可能更正确。而D虽然正确，但可能不是儿子说话的意图，而是客观事实。但问题是要选儿子说话的意图。
比如，如果儿子的话是在指出爸爸的错误，即爸爸以为提醒对方有用，但狗不会看牌子，所以爸爸的行为其实没用，这时候儿子可能在开玩笑，或者指出事实。比如，D是解释狗的行为，而B是儿子的意图。
这时候可能需要分析儿子的话是否带有幽默或缓和气氛的成分。因为儿子说“爸爸你真傻”，这可能带有玩笑的语气，而不是严肃的指出事实。比如，用“真傻”这个词，可能是在开玩笑，所以B选项更合适。而D选项虽然事实正确，但儿子的话是否在传达这个信息呢？可能两者都有，但需要看选项中的正确意图。
比如，如果选项D是儿子想告诉爸爸狗无法理解，那么这确实是事实，但儿子的话可能是在用这个事实来缓和父亲的尴尬，因为对方没理睬程伟，儿子用这句话来说明其实爸爸的提醒其实没用，因为狗不会看，所以对方不理会也是正常的，从而让父亲不要生气。所以B选项可能更正确，因为儿子是在用幽默的方式让父亲不要那么认真，而D只是事实，但儿子的意图是缓和气氛。
[/think]
答案是(B)。
解释：
情境分析：程伟因对方无视“谢绝带宠物”牌子而质问，但对方不屑。儿子的回应“狗又不认识字”表面上看似陈述事实，但结合“爸爸你真傻”这一调侃语气，实际是用幽默化解父亲的尴尬和紧张，而非单纯传递知识（D）。
选项排除：
A错误，因儿子未直接指责对方，而是以轻松方式回应。
C无关，对话未提及对狗的喜爱。
D虽陈述事实，但未捕捉儿子“调侃父亲”的意图。
核心意图：儿子通过“调侃+事实”结合的方式，暗示父亲的提醒对狗无效（狗无法识字），同时用“你真傻”缓和父亲的认真态度，避免冲突升级。因此，选项B（开玩笑缓和气氛）最符合实际意图。可以看到qwen3 已经识别出了 这个A回答是在嘲讽他人,但还是处于考虑选择了B
2. 帽子问题:
问题
question: 19世纪，在奥地利的维也纳，妇女们喜欢戴一种高高耸起的帽子。她们进剧场看戏也不愿将帽子摘下，以致后排的观众被挡住了视线。经理上台请在座的女观众将帽子摘下来，然而说了半天妇女们也不予以理睬。最后经理又补充了一句：“那么，这样吧，年纪大一点的女士可以照顾，不必脱帽。”
choices:
他希望所有的女士都将帽子摘下来。
他只希望年纪轻的女士将帽子摘下来。
他对戴帽子的女士感到恼火。
他在夸赞年纪大的女士的优雅。
answer: A
level: 1回答:
[think]
嗯，这个问题看起来是关于19世纪维也纳剧场经理如何让女士们摘帽子的。我需要仔细分析选项，找出正确的答案。首先，题目描述的情况是，女士们戴着高帽导致后排观众视线受阻，经理请求她们摘下帽子，但没人理睬。然后他补充说年纪大的女士可以不脱帽。现在要分析经理的真正意图。
首先，选项A说他希望所有女士摘帽。但经理后来补充说年纪大的可以不脱，这可能意味着他其实想让年轻女士摘帽，而年长的可以例外。所以A可能不对，因为如果他真的希望所有都摘，就不会给年长的豁免了。
选项B是他只希望年轻女士摘帽。这看起来有可能，因为经理先请求所有女士摘帽未果，然后补充年长的可以不脱。这可能是在策略性地让年轻女士摘帽，而年长的作为榜样或被尊重的人可以例外，从而让后排观众看到。所以B可能是正确的。
选项C说他对戴帽的女士感到恼火。虽然经理可能确实恼火，但问题是要从他的行为推断意图。补充年长不脱帽可能更多是策略，而非单纯表达恼火，所以C可能不是正确选项。
选项D说他在夸赞年长女士的优雅。这可能有点牵强，因为允许年长女士不脱帽可能更多是为了让步，而不是夸赞她们的优雅。所以D可能不正确。
总结：经理原本想让所有人摘帽，但没人听。然后他给出例外，让年轻女士摘，而年长的不需要。因此，他真正的意图是希望年轻女士摘帽，而年长的可以例外，所以选项B正确。
[/think]
答案是(B)。
原因分析：
经理的策略性让步：最初经理请求所有女士摘帽未果，说明直接要求无效。他补充“年纪大的女士可以不必脱帽”是一种策略，通过给予年长者特殊待遇，暗示年轻女性应配合，从而解决视线受阻的问题。这表明他的真实意图是让年轻女性摘帽，而非所有女性（排除A）。
选项B的合理性：若经理仅希望年轻女性摘帽，则允许年长女性不脱帽是合理的策略，既尊重年长者又推动问题解决，符合B的描述。
排除其他选项：
C（恼火）和D（夸赞优雅）未直接体现于经理的意图，属于主观推测，而非行为逻辑的直接推导。
A与“补充条件”矛盾，因经理并未坚持所有女性摘帽。
因此，正确答案是(B)。可以看到qwen3 不擅长嘲讽的问题 这也和我设置的temperature有关吧
测试外的信息
1. 这边deepseek v3-0324版本 模型是使用火山引擎提供的 火山默认支持为4096 最大支持 16k 需要手动指定 2. qwen3 模型需要设置合适的temperature
huggingface 的建议 建议思维模式temperature 设置0.6 非思维模式为0.7 ，这边尝试了不设置temperature 使用默认的，aime24的一道题都完不成，设置了 temperature 能完成部分题目
总结
1. Qwen3 系列模型在同等参数情况下 在iquiz上还是有优势，能回答出比较多的题目，Qwen3 Dense模型要比MOE模型性能好，Qwen3在相同参数尺寸上对比其他模型还是有优势，个人使用上会选择14B的模型开始使用 2. 在本地部署时需要更加关注模型参数的大小，模型量化情况的影响比不上改变参数大小的影响 3. Qwen3 自带的思考模型 类似推理过程还是会极其影响回答的速度，在线模型特别时openai的gpt模型的速度还是要高于本地部署，在没有数据安全情况下 可以优先选择在线模型 4. 这次qwen3发布还有一个特点 先支持社区生态 再发模型，提前支持了vllm等开源社区，这个发布顺序对于开发者用户比较友好