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。
