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Qwen 3 32B 盲測勝所有 Qwen 3.5
#benchmarks#moe#local-llmqwenqwen-3qwen-3.5
💡密集 32B 勝 397B MoE—重塑本地 LLM 效率選擇。（28字）
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Qwen 3 32B（密集 32B）得分 9.63，勝 Qwen 3.5 397B-A17B（9.40）
為什麼重要
密集模型挑戰 MoE 炒作；提升消費者硬體本地 LLM 選擇。
下一步行動
在你的硬體上本地基準測試 Qwen 3 32B 對 35B-A3B。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Qwen 3 32B（密集 32B）得分 9.63，勝 Qwen 3.5 397B-A17B（9.40）
- •Qwen 3.5 35B-A3B 以 3B 活躍參數贏 4 項，0.54 分/秒
- •Coder Next 排第 7，在 SQL、Go 等編碼任務輸通用模型
- •58.5% 有效判斷；前排穩定儘管雜訊
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 7 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Qwen3 系列於 2025 年 4 月 29 日發布，包含 8 種尺寸，從 0.6B 密集模型到 235B MoE 旗艦模型，每個支援最大 128K 上下文長度。
- •Qwen3.5-35B-A3B 採用 MoE 架構，隱藏維度 2048、40 層、Gated DeltaNet 與 MoE 組合，專家中間維度 512，原生支援 262K 上下文可擴展至 1M 令牌。
- •Qwen3 32B 定價極具競爭力，輸入 $0.08/M 令牌、輸出 $0.24/M，比 Claude Sonnet 3.5 便宜約 4-5 倍。
- •Qwen3.5-2B 支援多模態輸入如圖像，而 Qwen3 32B 僅限文字。
📊 競品分析▸ Show
| 模型 | 參數規模 | 上下文長度 | 定價 (輸入/輸出 per M tokens) | 開源 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3 32B | 32.8B | 128K | $0.08 / $0.24 | 是 |
| Qwen3.5-2B | 2B | 未指定 | 未指定 | 未指定 |
| Claude Sonnet 3.5 | 未指定 | 128K | $3.00 / $15.00 | 否 |
| Qwen-Max | 未指定 | 32.8K | 高 13-17x | 否 |
🛠️ 技術深入
- •Qwen3 32B：密集模型，32.8B 參數，128K 輸入/輸出上下文，採用 Qwen3 tokenizer，支援函數呼叫、結構化輸出、推理模式與內容審核。
- •Qwen3.5-35B-A3B：MoE 架構，總參數 35B / 活躍 3B，隱藏維度 2048，40 層，隱藏佈局 10 × (3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE))，線性注意力頭 V:32 / QK:16，專家中間維度 512，上下文 262K 可擴至 1,010K。
- •Qwen3 系列 MoE 模型如 235B-A22B 僅激活少量參數（如 22B），實現高效運算。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Qwen3 32B 將持續主導開源密集模型基準
其在盲測中勝過較新 Qwen3.5 模型，且低定價與開源特性有利於廣泛本地部署與社區優化。
MoE 模型如 Qwen3.5-35B-A3B 將優化邊緣硬體應用
僅 3B 活躍參數達高性能與 0.54 分/秒速度，適合資源受限環境超越密集模型。
Qwen 系列定價優勢壓縮競爭對手利潤
比 Claude Sonnet 3.5 便宜 4-5 倍且基準相近，將加速企業轉向開源替代方案。
⏳ 時間線
2025-02
Qwen-Max 發布，提供專有基準比較基礎
2025-04
Qwen3 系列發布，包括 32B 密集模型與多種 MoE 變體
2026-03
Qwen3.5-2B 與 35B-A3B 發布，引入多模態與擴展 MoE 架構
📎 來源 (7)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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