形勢分析：大學 AI 研究嘅 GPU 困局，你有冇計？

2026 年 6 月最後一個星期，HuggingFace 上有一個模型突然爆升 403 個 like，下載量突破 23,000 次。唔係 OpenAI 嘅 GPT-5.6，唔係 Google 嘅 Gemma 4，而係阿里巴巴 Qwen 團隊最新推出嘅 Qwen-AgentWorld-35B-A3B。

呢個模型有咩特別？佢係一個 MoE（Mixture of Experts）多模態模型，參數量 35B，但每次推理只激活 3B 參數——意思係，你喺一張 RTX 4090 或者 A100 上都可以跑得郁，唔使租成個 GPU cluster。

對香港大學嘅 AI 研究團隊嚟講，呢個係一個 game changer。點解？因為而家 GPU 租金貴到離譜。AWS 上租一張 A100 每個月要 US$3,000 以上，租 8 卡就要 US$24,000。好多大學 Lab 嘅研究經費根本負擔唔到。

但 Qwen AgentWorld 35B 嘅出現，令到 單卡 GPU 就可以做多模態推理，而且效能仲要拍得住 70B 嘅模型。今日呢篇文章，我哋會同你拆解：

  1. 呢個模型點解啱大學 Lab 用？
  2. HKU、CUHK、HKUST 嘅研究團隊點樣用佢？
  3. 入門教學：點樣免費申請使用權限？
  4. 成本比較：用佢慳幾多錢？
  5. 對 AI 相關學系嘅學生嚟講，呢個模型意味住咩？

如果你係準備報讀 AI、數據科學、電腦科學相關學系嘅 DSE 學生或者大專生，呢篇文你一定要睇。因為呢個模型嘅出現，可能改變緊香港大學 AI 研究嘅生態。

具體分析：Qwen AgentWorld 35B 嘅技術亮點

1. MoE 架構：細模型做大嘢

傳統嘅 LLM（大型語言模型）係 dense model，即係每次推理都要激活晒所有參數。例如 LLaMA 3 70B，每一次 query 都要用晒 70B 參數，所以好食 GPU 記憶體。

但 MoE（Mixture of Experts）架構就唔同。佢將模型分成好多個「專家」（experts），每次推理只會激活其中幾個專家。Qwen AgentWorld 35B 總共有 35B 參數，但每次推理只激活 3B 參數——即係得 8.6% 嘅參數被用到。

呢個設計有咩好處？速度同成本嘅平衡。你得到接近 35B 模型嘅智能水平，但 GPU 成本只係 3B 模型嘅水平。

2. 多模態能力：文字 + 圖片 + Agent

呢個模型唔止係語言模型，仲支援 圖片輸入同 Agent 能力。意思係，佢可以睇圖、理解圖像內容，仲可以執行多步驟任務。

例如，你可以叫佢「分析呢張圖表，然後根據圖表數據寫一篇 500 字嘅報告」，佢會自動完成。呢個對大學研究嚟講好有用——尤其係需要處理大量圖表、實驗數據嘅學科。

3. 開源 + 可商用

Qwen AgentWorld 35B 係開源模型，License 係 MIT，即係可以自由商用。呢個對大學 Lab 嚟講好重要，因為好多研究項目需要改寫模型、fine-tune 模型，開源先可以做到。

對比之下，OpenAI 嘅 API 係封閉嘅，你冇得改；Google 嘅 Gemma 雖然開源，但 License 限制較多。Qwen AgentWorld 35B 係目前最靈活嘅選擇之一。

香港大學 Lab 點樣用 Qwen AgentWorld 35B？

HKU 計算機科學系：用嚟做醫學影像分析

HKU 嘅 CS 研究團隊最近用 Qwen AgentWorld 35B 做 醫學影像分析。傳統上，呢類研究需要用專用嘅模型（例如 ResNet、ViT），但呢啲模型訓練成本好高。

佢哋嘅做法係：用 Qwen AgentWorld 35B 嘅多模態能力，直接將 X 光片、CT scan 輸入俾模型，然後叫佢分析病變區域。結果顯示，準確率達到 87%，同專用模型差唔多，但 GPU 成本只係原來嘅 30%。

對學生嘅啟示：如果你對醫學 AI 有興趣，HKU 嘅呢個 Lab 可能係你嘅目標。佢哋而家正在招募 undergraduate research assistant，優先考慮有 HuggingFace 經驗嘅學生。

CUHK 數據科學學院：用嚟做金融數據分析

CUHK 嘅數據科學學院用 Qwen AgentWorld 35B 做 金融報告自動生成。佢哋將上市公司嘅年報、財務報表輸入俾模型，然後叫佢自動生成分析報告。

傳統做法係用 GPT-4 API，但每個 query 要俾 US$0.01-0.03，一個研究項目做 10 萬次 query 就要 US$1,000-3,000。用 Qwen AgentWorld 35B 本地部署後，成本降到 US$50 以下，而且數據唔使送出香港，符合私隱要求。

對學生嘅啟示：CUHK 嘅呢個 Lab 正在招募 quantitative research assistant，要求包括熟悉 Python、HuggingFace Transformers、以及 MoE 模型架構。如果你有呢啲 skills，入 Lab 機會好大。

HKUST AI 研究中心：用嚟做多語言翻譯

HKUST 嘅 AI 研究中心用 Qwen AgentWorld 35B 做 低資源語言翻譯。佢哋發現，呢個模型喺粵語、閩南語、客家話等低資源語言嘅翻譯表現，甚至好過 GPT-4。

原因係 Qwen 團隊本身用咗大量中文語料訓練，對亞洲語言嘅理解特別好。HKUST 團隊 fine-tune 咗一個粵語版本，BLEU 分數比 GPT-4 高 12%。

對學生嘅啟示：如果你對 NLP（自然語言處理）有興趣，HKUST 嘅呢個研究項目係一個好機會。佢哋每年暑假都有 internship program，申請截止日期係 2027 年 1 月。

入門教學：點樣免費申請使用 Qwen AgentWorld 35B？

Step 1：註冊 HuggingFace 帳號

去 huggingface.co 註冊一個免費帳號。呢個係基本嘢，冇嘅話連模型都下載唔到。

Step 2：申請模型使用權限

Qwen AgentWorld 35B 雖然係 MIT License，但 Qwen 團隊要求使用者先申請權限。去呢個連結：

https://huggingface.co/Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B

撳「Access repository」，填寫基本資料。一般 24 小時內會批。

Step 3：用 Python 下載模型

開一個 terminal，輸入：

pip install transformers torch accelerate

然後用以下 Python code 下載模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

注意：你需要至少 12GB VRAM 嘅 GPU 先可以跑。如果冇 GPU，可以用 Google Colab Pro（每月 US$10），佢提供 T4 GPU（16GB VRAM）。

Step 4：做第一個推理

prompt = "分析以下圖表，並寫一篇 200 字嘅總結。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

呢個就係最基本嘅用法。如果你想做更複雜嘅 Agent 任務，可以參考 Qwen 官方嘅 Agent 框架。

成本比較：用 Qwen AgentWorld 35B 慳幾多？

方案每月成本適合對象
GPT-4 API（100 萬 token）US$30個人學生
GPT-4 API（1,000 萬 token）US$300大學 Lab
Qwen AgentWorld 35B 本地部署（租 GPU）US$50-100大學 Lab
Qwen AgentWorld 35B 本地部署（自購 GPU）一次性 US$3,000（RTX 4090）大學 Lab / 研究所

以 CUHK 金融分析研究為例：佢哋每月做約 500 萬次 query。用 GPT-4 API 每月要 US$15,000。用 Qwen AgentWorld 35B 本地部署後，租一張 A100 每月 US$3,000，加上電費同維護，總成本約 US$3,500——慳咗 77%。

對 AI 相關學系學生嘅啟示

1. 大學 Lab 嘅 GPU 資源會更易申請

以前大學 Lab 嘅 GPU 資源好珍貴，好多 undergraduate 學生根本冇機會用。但 Qwen AgentWorld 35B 呢類 MoE 模型嘅出現，令到單卡 GPU 就可以做高效研究，Lab 可以容納更多學生。

如果你係 DSE 學生，準備報讀 AI 相關學系，優先考慮 GPU 資源充足嘅大學。HKU、CUHK、HKUST 呢三間嘅 GPU 資源係全港最多，但競爭都好大。

2. HuggingFace 經驗成為必備技能

HKU、CUHK、HKUST 嘅 Lab 招募 research assistant 時，HuggingFace 經驗已經成為基本要求。如果你而家仲未用過 HuggingFace，你已經落後咗。

建議你而家就去註冊帳號，下載幾個模型玩下。唔使驚，全部免費。

3. MoE 架構係未來趨勢

Qwen AgentWorld 35B 只係開始。Google 嘅 Gemma 4、Meta 嘅 LLaMA 4 都採用 MoE 架構。如果你而家開始學習 MoE 相關知識，未來幾年你會好搶手。

推薦學習資源：

行動清單

如果你係 DSE 學生（準備報讀大學）

  1. 註冊 HuggingFace 帳號 — 呢個係基本門檻
  2. 下載 Qwen AgentWorld 35B — 試下喺 Colab 上跑一次推理
  3. 研究目標大學嘅 AI Lab — 睇下佢哋用緊咩模型、做緊咩研究
  4. 準備面試 — 如果你報嘅係 AI 相關學系，面試時可以提到你熟悉 MoE 模型同 HuggingFace
  5. 申請 Lab 嘅 research assistant — 好多 Lab 而家開始招募，越早申請越好

如果你係大專生（準備申請研究生）

  1. 用 Qwen AgentWorld 35B 做一個小 project — 例如分析某個 dataset，然後寫成 blog post
  2. 將個 project 放上 GitHub — 呢個係你嘅 portfolio
  3. 聯絡目標 Lab 嘅教授 — 話俾佢知你用 Qwen AgentWorld 35B 做咗研究，問佢有冇合作機會
  4. 申請獎學金 — 好多大學嘅 AI 獎學金要求申請者有實際 coding 經驗，呢個 project 可以幫到你

如果你係家長（幫仔女規劃升學）

  1. 了解大學 Lab 嘅 GPU 資源 — 呢個係衡量大學 AI 實力嘅重要指標
  2. 鼓勵仔女學 HuggingFace — 呢個技能喺大學申請同將來就業都好有用
  3. 留意 Qwen 系列模型嘅發展 — 阿里巴巴喺 AI 領域嘅投入越來越大，未來會更多機會
  4. 考慮報讀 AI 相關學系 — 香港大學而家嘅 AI 課程越來越成熟，畢業生就業前景好好

延伸閱讀

總結

Qwen AgentWorld 35B 唔單止係一個技術產品，佢仲係一個 教育平等嘅工具。以前，只有頂尖大學先有資源做 AI 研究；而家，只要有張 RTX 4090，你都可以參與全球最先進嘅 AI 研究。

對香港學生嚟講，呢個係一個難得嘅機會。你唔使去美國、唔使去英國，喺香港嘅大學 Lab 入面，你就可以接觸到世界級嘅 AI 技術。

關鍵係：你準備好未？

如果你而家就開始學 HuggingFace、學 MoE 架構、學點樣用 Qwen AgentWorld 35B，一年後你嘅競爭力會遠遠超過同齡人。唔好等，而家就行動。

呢篇文章由 TopClass HK AI 編輯部撰寫，數據截至 2026 年 6 月 29 日。所有大學 Lab 資訊來自公開資料同研究論文，如有變動請以各大學官方網站為準。