影片筆記：Qwen3.8は正直どう？今話題のローカルLLMのQwen3.8はどんなAIモデルかAIのプロが徹底解説します

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• 模型名稱不確定：筆記中出現大量「ク3.5」、「ク園」、「クエン」、「クエ」、「クエント」、「クエンス3.8」、「クエンススタジオ」、「クエンスのASR」、「クイメージ2.0Pro」、「ク3.8X」、「K3」等變體，極大機率均指代 Qwen 系列，但無法在筆記中直接替換為確定事實。
• 參數描述混亂：「2.4T」、「2.4テ」、「2.4超」、「2.4兆」、「A95B」、「95ビリオン」、「950億」、「512のエクスパート」、「11だけ動く」等描述，需確認是否正確對應 MoE 架構的總參數與活躍參數。
• 語意不明片段：「水分回ってる」、「意見と従がってる」、「妨たになったり」、「動画出てる」、「ぜ非ぜひ」、「アクティブ南B」等片段語意不通，無法直接作為摘要事實。

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一句話總結

影片探討阿里雲開發的 Qwen 3.8 系列模型，講者指出該系列發布後資訊混亂，區分為雲端 API 版與本地開源版；其中 Qwen 3.8 27B 被推薦為適合本地運行的版本，具備多模態與思考模式，但整體用戶評價兩極，存在穩定性與效能落差，且本地模型在深度對話能力上仍無法與頂級雲端模型（如 ChatGPT、Claude）相比。

核心重點

1. Qwen 3.8 版本區分與資訊混亂：

• Qwen 由阿里雲（Alibaba）開發，近期發布的 Qwen 3.8 系列引發資訊混亂。
• Qwen 3.8 Max：僅限雲端 API/Studio 使用，支援多模態（圖/影片），非開源下載版。
• Qwen 3.8 2.4T (95B)：參數量巨大（總參數 2.4 兆，活躍參數 950 億），雖為開源但對硬體要求極高，本地運行困難（講者形容為「會崩壞」），且缺乏多模態與思考模式。
• Qwen 3.8 27B：講者認為這是本地用戶真正應關注的版本，支援多模態、可調整思考模式，且在 PC 上運行速度與效能相較前代有顯著提升。

1. 技術架構：MoE (Mixture of Experts)：

• 採用混合專家架構，總參數大但活躍參數小（例如 95B 或 11 個專家）。
• 「公開權重」（Open Weight）意味著可下載，但受硬體限制。

1. 本地 LLM 的現實限制與趨勢：

• 需要高規格 PC 或專用伺服器。
• 模型正趨向小型化與高效能，若能在一般 PC 上運行且兼具速度與品質，將大幅提升實用性。
• 建議將本地模型運行環境與日常使用的 PC 分離（例如使用閒置的 Mac mini），以避免佔用記憶體影響其他工作。

1. 用戶反饋與評價：

• 部分用戶反映 Qwen 3.8 存在思考模式卡死、輸出速度慢、中文處理獨特風格等問題。
• 整體評價呈現兩極：部分使用者反應良好，但也有使用者遇到持續運轉或完全無法運作的問題。
• 由於 Qwen 3.8 被視為本地模型中的頂級模型之一，目前的實際表現與高期待值之間存在落差。

1. 本地模型 vs. 雲端模型：

• 個人 PC 級別難以達到 ChatGPT 或 Claude 等最新模型的深度對話水準。
• 原因：參數量限制（如 27B）及硬體規格限制。
• 結論：本地模型適合處理大量數據任務，不適合追求與最新雲端模型相比的深度對話。

詳細大綱

1. Qwen 3.8 發布背景與資訊混亂

• Qwen 由阿里雲（Alibaba）開發，中國在本地 LLM 領域表現強勁。
• Qwen 3.8 近期發布，但資訊複雜，需區分不同版本用途。
• 講者指出資訊混亂主要在於「雲端 API/Studio 版本」與「本地開源（Open Weight）版本」的區別。

2. Qwen 模型版本解析

• Qwen 3.8 Max：
• 僅雲端 API/Studio 可用。
• 支援多模態。
• 非開源下載版。
• Qwen 3.8 2.4T (95B)：
• 超大參數模型（總參數 2.4 兆，活躍參數 950 億）。
• 本地運行極度困難（講者形容為「會崩壞」）。
• 無多模態，無思考模式。
• Qwen 3.8 27B：
• 本地用戶推薦版本。
• 支援多模態、思考模式開關。
• 效能提升明顯，適合在 PC 上運行。

3. 技術架構簡述

• MoE (Mixture of Experts)：混合專家架構。
• 總參數大但活躍參數小（如 95B 或 11 個專家）。
• 講者口語化描述為「萌」或「專家」。
• 參數概念：公開權重（Open Weight）意味著可下載，但受硬體限制。
• 推理過程：提及推理過程中參數的計算方式（筆記中聽似「水論に2.4パラメーター全部バー通って計算」）。

4. 本地 LLM 的現實限制

• 需要高規格 PC 或專用伺服器。
• 模型輕量化與速度提升是趨勢，但高階模型仍難在普通 PC 運行。
• 安全性與隱私：本地運行通常不與外部通信，但需注意學習數據使用條款。

5. Qwen 的其他應用與評價

• ASR/TTS：語音識別與合成模型在本地運行時記憶體需求較低，效能優秀。
• 圖像生成：Qwen Image 存在但非主流話題（筆記中提及「クイメージ2.0Pro」）。
• 用戶反饋：
• 存在思考模式卡死、輸出慢、中文處理風格獨特等問題。
• 安全性評估：除非有異常資訊發送，否則安全性無虞。
• 穩定性問題：存在 Bug 或運作不穩定的情況（部分正常、部分極佳、部分完全無法運作）。
• 期待與現實落差：作為本地 Top 3 級別的模型，實際表現未完全符合最新模型的高期待。

6. 觀眾提問與結語

• 提問者：コトロジー (Kotology)
• 問題：本地模型能否進行深度對話？
• 回答：
• 個人 PC 級別難以達到 ChatGPT 或 Claude 等最新模型的深度對話水準。
• 原因：參數量限制（如 27B）及硬體規格限制。
• 結論：本地模型適合處理大量數據任務，不適合追求與最新雲端模型相比的深度對話。
• 結語：歡迎觀眾透過評論欄提供想了解的技術資訊。

工具 / 模型 / 名詞整理

• Qwen (通義千問)：阿里雲開發的大型語言模型系列。
• Qwen 3.5
• Qwen 3.6
• Qwen 3.7
• Qwen 3.8
• Qwen 3.8 Max
• Qwen 3.8 2.4T (95B)
• Qwen 3.8 27B
• Qwen 3 ASR (語音識別模型)
• Qwen TTS (語音合成模型)
• Qwen Image (圖像生成模型，筆記中提及「クイメージ2.0Pro」)
• Qwen Studio：阿里雲提供的瀏覽器端聊天與社群平台。
• Qwen Code：用於編寫代碼的工具/功能。
• LM Studio：用於安裝和運行本地 LLM 的工具。
• Ollama：提及用於本地 LLM 運行的工具。
• Hugging Face：公開開源模型的平台（筆記中聽似「ハギングフェイス」）。
• Claude：Anthropic 開發的雲端 LLM。
• ChatGPT (GPT-3, GPT-4)：OpenAI 開發的雲端 LLM（筆記中提及「JATGPT」疑為口誤）。
• Gemini：Google 開發的雲端 LLM。
• DeepSeek (深求)：提及中國開發的本地 LLM。
• Google AI Studio：Google 提供的瀏覽器端工具。
• LINE：提及用於發送技能文件的通訊軟體。
• YouTube：影片發布平台。
• X (Twitter)：用戶討論與反饋的平台。
• Alibaba (阿里雲)：Qwen 的開發公司。
• Artificial Analysis：提及的模型排名指標來源。
• Mac mini：建議用於運行本地模型的閒置設備（筆記中聽似「Macminニ」）。
• PC：個人電腦。
• Local LLM / ローカル LLM：本地大語言模型（筆記中聽似「ローカルエレム」）。
• MoE (Mixture of Experts)：混合專家架構。
• ASR (Automatic Speech Recognition)：語音識別。
• TTS (Text-to-Speech)：語音合成。

操作流程整理

1. 確認模型版本：

• 區分 Qwen 3.8 Max（雲端）、Qwen 3.8 2.4T/95B（高階開源）、Qwen 3.8 27B（本地推薦）。
• 根據硬體規格選擇合適的版本。

1. 安裝與運行：

• 使用 LM Studio 或 Ollama 等工具安裝本地 LLM。
• 從 Hugging Face 等平台下載公開權重（Open Weight）模型。

1. 硬體環境建議：

• 避免在主力 PC 上運行本地模型，以免佔用記憶體影響其他工作。
• 建議利用閒置設備（如 Mac mini）專門運行本地模型。

1. 功能測試與評估：

• 測試多模態（圖/影片）支援情況。
• 測試思考模式（Thinking Mode）開關與穩定性。
• 評估語音識別（ASR）與語音合成（TTS）效能。

1. 用戶反饋與調整：

• 關注用戶反饋，如思考模式卡死、輸出速度慢等問題。
• 根據實際使用體驗調整預期，理解本地模型與雲端模型的差異。

值得注意的限制或風險

1. 資訊混亂與版本誤解：

• Qwen 3.8 發布後資訊複雜，用戶可能誤將雲端版（Max）或高階開源版（2.4T/95B）與本地推薦版（27B）混淆。
• 需仔細區分各版本的硬體要求與功能支援（如多模態、思考模式）。

1. 硬體限制：

• 高參數模型（如 2.4T/95B）對硬體要求極高，普通 PC 難以運行。
• 即使推薦版（27B）也需一定硬體規格，且可能影響日常使用體驗。

1. 穩定性與效能問題：

• 部分用戶反映 Qwen 3.8 存在思考模式卡死、輸出速度慢等問題。
• 整體評價兩極，存在 Bug 或運作不穩定的情況。

1. 與雲端模型的差距：

• 本地模型在深度對話能力上仍無法與頂級雲端模型（如 ChatGPT、Claude）相比。
• 參數量限制及硬體規格限制導致本地模型在複雜任務上的表現有限。

1. 安全性與隱私：

• 雖然本地運行通常不與外部通信，但仍需注意學習數據使用條款。
• 除非有異常資訊發送，否則安全性無虞，但需保持警惕。

逐字稿辨識疑點

• 模型名稱變體：
• 「ク3.5」、「ク園」、「クエン」、「クエ」、「クエント」、「クエンス3.8」、「クエンススタジオ」、「クエンスのASR」、「クイメージ2.0Pro」、「ク3.8X」、「K3」：極大機率均指代 Qwen 系列及其不同版本或功能，但無法在筆記中直接替換為確定事實。
• 參數描述混亂：
• 「2.4T」、「2.4テ」、「2.4超」、「2.4兆」、「A95B」、「95ビリオン」、「950億」、「512のエクスパート」、「11だけ動く」：需確認是否正確對應 MoE 架構的總參數與活躍參數。
• 語意不明片段：
• 「水分回ってる」：語意不明，可能是「動作回っている」(持續運轉) 或「水分」為聽寫錯誤。
• 「意見と従がってる」：語意不通，可能是「意見と乖離してる」(意見與現實脫節) 的聽寫錯誤。
• 「妨たになったり」：語意不明，可能是「妨げになったり」(造成妨礙) 的聽寫錯誤。
• 「動画出てる」：語意不明，可能是「動いてくれる」(能夠運行) 的聽寫錯誤。
• 「ぜ非ぜひ」：重複語氣詞，應為「ぜひ」。
• 「アクティブ南B」：語意不明，可能是特定技術名稱、產品名稱的口誤或聽寫錯誤。
• 其他聽寫錯誤：
• 「ハギングフェイス」：應為 Hugging Face。
• 「Macminニ」：應為 Mac mini。
• 「JATGPT」：應為 ChatGPT 的口誤或聽寫錯誤。
• 「ローカルエレム」：應為「ローカル LLM」或「Local LLM」的聽寫錯誤。
• 「コトロジー」：觀眾名稱，需確認是否為正確拼寫。
• 「クエントの作ってます」：重複出現，應為「Qwen 是由...開發的」。
• 「水論に2.4パラメーター全部バー通って計算」：指推理過程中參數的計算方式，聽似「水論」。
• 「ビューを嗅いて」：聽起來像「ビューを引いて」或「ビューを見て」，指查看視圖或結果。
• 「モバイルのレイアド」：聽起來像「Mobile のレイアウト」(Mobile Layout)，指手機版排版。
• 「AIかける教育事業」：聽起來像「AI をかけた教育事業」或類似表述。
• 「クアデスクトップ」/「クオonPhone」：指 Qwen Desktop 或 Qwen on Phone (手機版應用)。
• 「イメージジェネレーションディープリサーチ」：指 Image Generation (圖像生成) 與 Deep Research (深度研究)。
• 「マルチモデルアンダースタンディング」：指 Multimodal Understanding (多模態理解)。
• 「フェイブル」/「フェカ」：聽起來像某個模型名稱或平台名稱，無法確定具體指代。
• 「アーティフシャルアナリシス」：指 Artificial Analysis。
• 「シンキング」/「シンキングで」：指 Thinking (思考模式)。
• 「アリバ」/「アリババ」/「アリババクラウド」：Alibaba (阿里) / Alibaba Cloud (