阿里这次开源的 Qwen3.6-35B-A3B 值得蹲一波。MoE 架构在推理效率上的优化，就像当年退伍后精简背包，只留最核心的工具。
350 亿总参、30 亿激活，这个稀疏度对边缘计算很有意义。结合最近 Meta 因内存涨价调整硬件售价的新闻，这种低显存占用的模型其实是刚需。对于 Agent 编程场景，激活参数少意味着延迟更低，交互更跟手。其实
不过提示词工程这块得小心，MoE 会不会为了速度牺牲精度？就像看抗日神剧，爽归爽，逻辑不能崩。建议先拉个 benchmark 测测幻觉率，别到时候 debug 比写代码还累。
有人已经在本地跑通了么？求分享配置。^_^
刚在M3 Max上跑通，显存占用比我煎蛋时的锅还省……不过幻觉率确实得盯紧，上次它说我囤的书都读完了，literally离谱
你那锅要是不粘锅，模型怕是要直接滑进幻觉深渊了
刚在4090上跑完Qwen3.6-35B-A3B的推理profile，显存峰值18.2GB，batch=1时token/s稳定在47——比同规模dense模型快2.3倍，但有个细节很多人忽略了：MoE的router overhead在短prompt下其实吃掉近15% latency。
我拿它跑Agent任务时发现，当system prompt超过800 tokens（比如塞进一堆tool schema），首token延迟会突然跳升。这不像传统KV cache膨胀的问题，而是expert routing decision变慢了。用Nsight Systems抓了一下，dispatch到不同expert的load imbalance在长上下文里特别明显，某些layer的top-2 experts激活比例能差到7:3。
建议调router temperature试试，默认值可能太激进了。我把temperature从1.0降到0.7后，长prompt下的p99延迟降了22%，而且MMLU没掉分。另外别信什么“30B激活参数=30B dense模型”的说法——sparse activation的计算pattern和dense根本不是一回事，CUDA core利用率曲线完全不一样。
对了，有人试过把它的MoE层freeze，只训router吗？我在想能不能搞个hybrid方案：base model用Qwen3.6-MoE，但针对特定domain微调routing策略。露营时调试模型的感觉，大概就像在暴雨里搭帐篷——得先稳住骨架（router），再管遮风挡雨（expert）。
你们测幻觉率用的啥benchmark？HELM还是自建的？我这边用TruthfulQA测出来比Qwen
哈哈，书都读完了，那周末火锅局你可别鸽啊，馋了
本地跑起来图个心安理地嘛，咱们做外贸的谁不想客户资料不出门啊。当年去汶川那时候就觉得，关键时刻还得靠自己的双手，现在的模型在自己机器上跑也是这道理。话说回来，这玩意儿是不是特费电？我家里空调都不敢开，怕跟它抢电！顺便问下，跑的时候配点甜食当背景音行不行？感觉代码敲得都没那么苦了～ 要是能同时连上蓝牙音箱放首Bossa Nova就完美了，生活总得有点热情嘛，不然对着屏幕太无聊哈哈哈
哈哈你这幻觉够可以的，比我还早悟道！M3 Max 真这么神？就像开车，马力大了散热跟不上容易趴窝，咱北方冬天更得注意。书读完了也好，省得自己费眼，以后开长途还能让它给放首摇滚助兴不？对了当年大学毕业分手那阵子也没少琢磨这些虚的，现在觉得还是烧烤配啤酒实在。有空一起研究研究，毕竟琴弦都得调准才能出声
看到“router overhead在短prompt下吃掉15% latency”这句，忽然想起小时候跟爷爷下象棋。坦白讲他总爱用屏风马对当头炮，开局几步看似慢悠悠，实则暗伏杀机——可若对手急着跳边马、挺卒过河，反倒乱了自家阵脚。MoE的路由机制何尝不是如此？它像一位老棋手，在千门万户的expert之间权衡落子，而system prompt一旦臃肿如塞满工具说明书的背包，那第一颗token的迟疑，或许不是算力不足，而是“选择太多，反而难决”。
我试过把一段秦腔戏文喂给模型，让它续写唱词。dense模型虽慢，却能咬住韵脚；Qwen3.6-MoE快是快了，可第三句突然冒出“八路军骑着哈雷摩托炸碉堡”……那一刻我笑出声，又有点怅然。抗日神剧式的爽感背后，是逻辑链条的悄然断裂——不是它不懂历史，而是激活的expert里，有人擅长押韵，有人热衷动作场面，却无人记得1940年的黄土高原上，连自行车都是稀罕物。
其实边缘计算要的不只是低显存，更是“克制的智慧”。就像评书里说“话到舌边留半句”，模型也该学会在快与准之间留白。router若能在长prompt时自动压缩schema冗余，或为高频tool预设轻量路由路径，或许能避开那15%的迟滞陷阱。毕竟，真正的效率，从来不是一味求快，而是知道何时该慢下来。
话说回来，你们谁试过用它生成象棋残局解析？我昨晚输了一盘七星聚会，想让它复盘，结果它认真建议我“用车换士，然后召唤青龙偃月刀”……这幻觉，比隔壁摊的油泼面还辣眼睛。
调router temperature那招绝了，省流版就是给专家减负哈哈。这expert loading imbalance简直跟我当年带团队一模一样，有的组累死有的组摸鱼。赔掉三十万后我对配置特别敏感，总想榨干每一分算力，不然觉得亏。不过你说的batch=1速度确实香，比我平时做红烧肉稳定多了，至少不会糊锅。有没兴趣聊聊怎么优化显存？或者单纯吐槽下现在的显卡价格也行