现在很多小伙伴都想在本地跑大模型，对吧？可大多数云端模型要么网络要求高、要么得一直买 API 调用，还得担心数据会不会泄露，真的挺麻烦。Ollama 就是为了解决这些痛点而生的，本地直接部署大模型，省去一堆折腾。而阿里云的 Qwen 系列模型，在中文和多语言处理方面表现特别好，拿来做写作、编程、问答都挺厉害的。
把 Qwen 模型跑在 Ollama 上，有点像“私人AI助理”就在你的电脑里，不用上传任何数据，速度也快，想用就用。对开发者或者普通用户来说，这套组合既方便又安全，不用折腾环境配置，不用依赖网络，装好就能直接开干，特别适合想快速体验本地大模型的小伙伴。
今天小编就分享下Qwen到底有什么特别之处，还会附上附详细安装与使用教程，一起往下看吧。
一、什么是 Qwen 模型＋Ollama？
- Qwen（通义千问） 是阿里云推出的多语言大型语言模型，最新版本 Qwen 3 支持最多 119 种语言，拥有超长上下文（最多128K tokens）和高效编码能力。
- 系列中还有专为代码设计的 Code‑Qwen，以及数学方向的 Math‑Qwen，能解决特定场景的深度任务。
- Ollama 是一个跨平台的本地 LLM 运行环境，只需几行命令就能安装并加载模型，支持 Windows、macOS、Linux 系统，适合开发者或隐私要求较高的用户。
简而言之：你只要安装 Ollama，就可以在自己电脑上运行 Qwen 模型，做文案、编程、内容生成等，不依赖云端服务。
二、Qwen 模型功能亮点
- 极长上下文支持：Qwen 2.5 系列支持最多 128K tokens，上至 Qwen3 的 MoE 模型也支持类似长度，非常适合处理长文章、完整代码库等长文本任务。
- 多语言覆盖全面：Qwen3 的语言支持从 29 种扩展到 119 种，不仅限中文、英文，还包含俄语、阿拉伯语等，让跨语种任务更加得心应手。
- 专用子模型更精准：例如 Code‑Qwen 模型专注代码生成、修复与推理，32B 版本在多个编程评测上可媲美 GPT‑4o。
- 高效推理 + 人设切换模式：Qwen3 引入 thinking（深度推理）和 non‑thinking（快速响应）模式，还可以动态切换，适配不同任务场景。
总之，用 Ollama 本地运行 Qwen，不需联网也能获得高级推理、语言切换和代码辅助能力。
三、如何安装和使用 Qwen（通过 Ollama）
📌 官网与模型地址
- Ollama 官网：访问 ollama.com 可下载安装包或 CLI 工具。
- Qwen 官方入口：模型托管于 Ollama 库，也可在 chat.qwen.ai 或 GitHub、Hugging Face 下载 Qwen 权重。
安装和运行步骤
- 安装 Ollama：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh或通过官网下载安装包。
- 验证安装：
ollama --version - 下载并启动模型（以 Qwen 2.5 为例）：
ollama run qwen2.5:14b支持 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B 等模型大小。
- 体验 Qwen 3 系列模型（如推荐 8B 版本）：
ollama run qwen3:8b若硬件性能允许，也可尝试
qwen3:30b或最高qwen3:235b的 MoE 模型。 - 启动本地 API 服务，支持外部调用：
ollama serve默认地址为
http://localhost:11434，之后你可以通过 API 与模型交互。
四、Qwen 使用教程（终端 + API）
- 终端对话：
ollama chat qwen3:8b输入你的任务，比如“给我写个软件广告文案”或“优化这段代码”。
- API 调用（Python 示例）：
import requests resp = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={"model":"qwen3:8b","prompt":"写一段销售文案"}) print(resp.json()) - 切换思考模式：
默认 thinking 模式，若要快速响应可以：ollama run qwen3:8b --think=false聊天中也可用
/set nothink切换。 - 构建本地 Agent：结合 Qwen-Agent 工具，可以构建具备调用网站、图像生成等功能的本地智能代理（RAG/Agent 工作流）。
五、使用门槛提示
- 硬件需求：如果你跑 14B 模型以上，建议拥有至少 8G RAM 或更好的显卡；低配电脑推荐使用 7B 或 8B 模型。
- 隐私安全：所有推理均在本地完成，不上传数据，适合敏感内容处理或科研用途。
- 费用情况：Qwen 模型开源且免费（Apache 2.0），Ollama 提供免费版，但商业部署或高并发可能需付费。
- 语言支持：中文和英文表现都很不错，其他语言也支持，但 prompt 用英语时语言效果更稳定。
六、Qwen via Ollama 与其他 AI 模型对比
| 特性 | Qwen3 (本地 via Ollama) | GPT‑4 / GPT‑4o (OpenAI) | Claude 3.5 (Anthropic) |
|---|---|---|---|
| 上下文长度 | 128K token（部分可到256K） | 通常支持 32K－64K | 支持约 100K token |
| 多语言覆盖 | 支持 119 种语言 | 多语言，但部分语言表现不佳 | 多语言支持，但中文效果稍弱 |
| 本地运行 | ✅ 完全离线本地运行 | ❌ 必须云端调用 | ❌ 云端提供 |
| 数据隐私 | ✅ 数据不出本机 | ❌ 存储在 OpenAI | ❌ 存储平台上 |
| 推理 + 编程能力 | 高（支持 thinking、code 专模型） | 高，但依赖插件补充 | 严谨稳定，重逻辑但较保守 |
| 成本 | 开源免费，硬件成本自理 | API 按 token 计费 | API 成本通常较高 |
小编建议
如果你想在本地搭建一个强力又私密的 AI 助手，Ollama + Qwen3 是目前最方便的组合。特别适合内容创作者、开发者、研究者处理长文档、代码项目或多语言任务。唯一要注意是高参数模型对硬件要求比较高，建议先从 7B 或 8B 模型试起。
如果你更喜欢在线体验、稳定性要求极高、或无需处理敏感内容，可以继续使用云端的 GPT‑4 或 Claude。不过如果你想掌控自己的数据、优化性能和延迟，本地模型的优势就非常明显啦！
