今天凌晨，阿里巴巴正式开源了新一代通义千问大模型Qwen3，这一举措不仅标志着国产大模型技术的又一里程碑，更以"混合推理""极致性能""超低成本"三大核心优势，刷新了全球开源模型的竞争格局。Qwen3在多项评测中超越DeepSeek-R1、OpenAI o1、Grok-3等国际顶尖模型，登顶开源模型性能榜首，同时以仅需4张H20显卡的部署成本，为行业树立了"高能效比"的新标杆。
一、技术亮点：混合推理模式与多语言支持
1. 混合推理模式：快思考与慢思考的无缝切换
Qwen3首次将"快思考"（非思考模式）与"慢思考"（思考模式）集成于同一模型，用户可通过API动态控制模型的"思考预算"：
- 思考模式：针对复杂数学、代码生成、逻辑推理等任务，模型会逐步拆解问题，通过多步推理输出答案。例如，在奥数评测AIME25中，Qwen3以81.5分刷新开源纪录。
- 非思考模式：适用于实时聊天、简单问答等场景，模型响应速度接近"秒回"，显存占用仅为同类模型的1/3。
这种设计让用户可根据任务复杂度灵活分配算力资源，实现"低成本高精度"的平衡。例如，4B小模型可流畅运行于手机端，而235B旗舰模型则能以22B激活参数实现超越72B大模型的性能。
2. 多语言支持：覆盖119种语言与方言
Qwen3的预训练数据涵盖36万亿token，支持包括中文、英语、粤语等在内的119种语言，尤其在指令跟随、翻译能力上表现突出，为全球化应用铺平道路。
二、性能突破：参数更小，能力更强
Qwen3系列包含8款开源模型（2款MoE+6款Dense），全面覆盖从0.6B到235B的参数量级，均采用Apache 2.0许可，免费商用：
- 旗舰模型Qwen3-235B-A22B：总参数2350亿，激活参数仅220亿，在编码（LiveCodeBench突破70分）、数学推理、工具调用等任务中超越Gemini-2.5-Pro。
- 小模型Qwen3-4B：性能媲美上一代72B模型，手机端部署成本极低。
- MoE模型效率飞跃：30B参数的MoE模型激活仅3B，性能却超越Qwen2.5-32B，实现10倍性能杠杆。
部署成本对比：Qwen3满血版仅需4张H20显卡，显存占用为DeepSeek-R1的1/3，企业级部署门槛大幅降低。
三、开源生态：全场景覆盖与工具链支持
阿里此次开源了包括MoE和Dense架构的8款模型，覆盖端侧到云端：
- 端侧应用：4B模型适配手机，8B模型支持汽车、PC端侧部署。
- 企业级场景：32B模型凭借高性价比成为大规模部署首选。
- 开发者工具：推荐使用vLLM、SGLang框架部署，本地开发可借助Ollama、LMStudio等工具。
模型已上线Hugging Face、魔搭社区、GitHub等平台，个人用户可通过通义APP直接体验，企业可调用阿里云百炼API服务。
四、应用场景：从智能体到全球化服务
Qwen3在以下领域展现出颠覆性潜力：
- 智能体（Agent）开发：原生支持MCP协议，集成Qwen-Agent框架，工具调用能力在BFCL评测中以70.8分超越OpenAI-o1，显著降低编码复杂度。
- 多语言服务：覆盖全球主要语种，支持国际应用快速落地，例如多语言客服、跨境内容生成等。
- 企业降本增效：通过"思考预算"配置，企业可针对不同任务优化算力分配，例如复杂数据分析启用深度推理，而日常咨询采用快速响应模式。
五、技术细节：预训练与后训练革新
预训练三阶段：
- 基础能力构建：30万亿token、4K上下文，奠定语言与通用知识基础。
- 知识密集型优化：增加STEM、编程数据比例，5万亿token强化专业能力。
- 长上下文扩展：32K上下文支持处理超长文本，例如法律文档、代码库。
四阶段后训练 ：
通过长思维链微调、强化学习、模式融合等步骤，实现推理与响应能力的平衡。例如，第三阶段融合非思考模式数据，确保模型在快速响应时仍保持逻辑连贯。
六、从模型到智能体的进化
阿里表示，Qwen3是通往AGI（通用人工智能）的关键一步，未来将聚焦扩展数据规模、延长上下文、融合多模态能力，并推动"以训练模型为中心"向"以训练智能体为中心"的转型。随着Qwen3的开源，全球开发者可基于此构建更复杂的AI应用，加速行业智能化进程。
Qwen3的发布不仅是技术的突破，更是开源生态的一次跃迁。它以更低的成本、更高的灵活性，重新定义了AI模型的实用边界。无论是研究者、开发者还是企业，都能从中找到赋能创新的路径。或许，这就是AGI时代"中国方案"的起点。