人工智能領(lǐng)域又一重大突破！

4月29日，阿里巴巴正式發(fā)布新一代通義千問(wèn)模型——Qwen3（以下稱“千問(wèn)3”），這一發(fā)布在全球科技圈引發(fā)震動(dòng)。

千問(wèn)3的最大亮點(diǎn)在于其卓越的效率與顯著降低的成本。據(jù)悉，千問(wèn)3的模型大小僅為相近性能模型的三分之一，但其性能卻全面超越了包括R1和OpenAI-o1在內(nèi)的全球頂尖模型，登頂全球最強(qiáng)開(kāi)源模型。

值得強(qiáng)調(diào)的是，千問(wèn)3是國(guó)內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，將“快思考”與“慢思考”有效整合于同一模型中。通俗來(lái)說(shuō)，對(duì)于簡(jiǎn)單問(wèn)題，千問(wèn)3能夠以低算力實(shí)現(xiàn)“秒回”；而面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題，則能通過(guò)多步驟的深度思考，顯著節(jié)省算力消耗。這一設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了推理機(jī)制與最低成本之間的最佳平衡。

據(jù)悉，千問(wèn)3開(kāi)源后，上下游供應(yīng)鏈連夜進(jìn)行適配和調(diào)用，NVIDIA、聯(lián)發(fā)科、AMD等多家頭部芯片廠商已成功適配千問(wèn)3。在阿里通義千問(wèn)模型千問(wèn)3模型開(kāi)源數(shù)小時(shí)后，華為官方宣布昇騰支持千問(wèn)3全系列模型部署，開(kāi)發(fā)者在MindSpeed和MindIE中開(kāi)箱即用，實(shí)現(xiàn)千問(wèn)3的0Day適配。

對(duì)此，數(shù)據(jù)猿第一時(shí)間對(duì)千問(wèn)3在數(shù)學(xué)、代碼生成、文字創(chuàng)意上進(jìn)行了幾道簡(jiǎn)單的實(shí)測(cè)，先是輸入了一道2024年高考數(shù)學(xué)題。

在頁(yè)面提問(wèn)后，頁(yè)面會(huì)顯示此次思考所用的“思考預(yù)算”，用戶可以根據(jù)實(shí)際需求，調(diào)整深度思考所需的tokens數(shù)量，從1024tokens到38912tokens，從而實(shí)現(xiàn)不同程度的思考。

已知三角形ABC的內(nèi)角A、B、C的對(duì)邊分別為a、b、c，若a=3，b=4，C=60°，求三角形ABC的面積。在這道高考數(shù)學(xué)題中，筆者分別用no think和think模式，其都回答正確。

其次，又在指令欄里輸入：創(chuàng)建一個(gè)紅白機(jī)風(fēng)格的"貪吃蛇"游戲，包含自動(dòng)演示AI功能，使用純HTML/CSS/JavaScript實(shí)現(xiàn)為單文件

生成游戲代碼

性能登頂

千問(wèn)3的“混合推理”

據(jù)介紹，此次發(fā)布的千問(wèn)3在推理能力、指令遵循、工具調(diào)用及多語(yǔ)言能力等方面均有顯著提升，創(chuàng)造了國(guó)產(chǎn)模型及全球開(kāi)源模型的新性能高峰。

千問(wèn)3擁有五大關(guān)鍵特性：一是獨(dú)特的混合推理能力，能夠在思考模式和非思考模式之間靈活切換，以適應(yīng)不同場(chǎng)景的需求；二是在數(shù)學(xué)、代碼生成和常識(shí)邏輯推理等方面的推理能力得到了顯著增強(qiáng)；三是表現(xiàn)出卓越的人類偏好對(duì)齊，在創(chuàng)意寫作、角色扮演、多輪對(duì)話和指令跟隨等場(chǎng)景中提供出色的對(duì)話體驗(yàn)；四是智能體能力突出，能夠在兩種模式下精準(zhǔn)集成外部工具，在處理復(fù)雜的基于代理的任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力；五是具備強(qiáng)大的多語(yǔ)言能力，支持119種語(yǔ)言和方言，極大地拓展了其應(yīng)用范圍。

其中，千問(wèn)3在代表奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，獲得了81.5分，刷新了開(kāi)源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，突破了70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)了Grok3；在評(píng)估模型與人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)中，千問(wèn)3以95.6分超越了OpenAI-o1及DeepSeek-R1。

好奇千問(wèn)3為何能表現(xiàn)出如此強(qiáng)勁的實(shí)力？實(shí)際上，高性能、低成本的秘密，其實(shí)藏在千問(wèn)3獨(dú)特的“混合推理”模式中。

如何理解“混合推理”？

通俗來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于把頂尖的推理模型和非推理模型集成到同一個(gè)模型里去，遇到簡(jiǎn)單問(wèn)題模型能瞬間給出答案，算力消耗很少，但遇到復(fù)雜問(wèn)題，就開(kāi)啟復(fù)雜思考模式。技術(shù)門檻很高，通常需要經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，才能實(shí)現(xiàn)模型智能最終的巨大飛躍。目前，熱門模型中只有千問(wèn)3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。

以DeepSeek類比，V3是Chat/Instruct 模型，R1 是 Reasoning 模型，在使用時(shí)，需要打開(kāi)／關(guān)閉深度思考；但在部署時(shí)，需要分別部署兩套模型，這樣就占用了極大的算力資源。而 Qwen3 全系列都有推理能力，且小模型也能做推理。

具體而言，在“推理模式”下，模型會(huì)執(zhí)行更多中間步驟，如分解問(wèn)題、逐步推導(dǎo)、驗(yàn)證答案等，給出更深思熟慮的答案；而在“非推理模式”下，模型會(huì)快速遵循指令生成答案。同一個(gè)模型，可以完成“快思考”和“慢思考”，這類似于人類在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)快速作答，面對(duì)復(fù)雜難題時(shí)再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。

千問(wèn)3還可API設(shè)置“思考預(yù)算”（即預(yù)期最大thinking tokens數(shù)量），進(jìn)行不同程度的思考，讓模型在性能和成本間取得更好的平衡，以滿足開(kāi)發(fā)者和機(jī)構(gòu)的多樣需求。

正是因?yàn)樗?ldquo;超高性價(jià)比”，能在提升模型本身智能水平的同時(shí)，整體降低算力資源消耗。如今混合推理的大模型路線，正成為頂級(jí)大模型公司爭(zhēng)相突破的前沿技術(shù)領(lǐng)域。有研究顯示，綜合來(lái)看，推理模式下的成本可能是非推理模式的數(shù)倍（2到5倍）。

成本“斷崖式”下降

中國(guó)AI應(yīng)用即將迎來(lái)大爆發(fā)？

除了上文說(shuō)的性能提升，此次千問(wèn)3開(kāi)源還顯著降低了部署成本?，F(xiàn)在，僅4張H20顯卡即可輕松部署千問(wèn)3旗艦版，可以說(shuō)是把大模型的部署門檻壓到了地板。

可別小看這點(diǎn)。實(shí)際上，自打大模型出來(lái)后，大家考慮的是如何將這些模型更好的融合到業(yè)務(wù)中。

為了滿足不同場(chǎng)景的應(yīng)用需求，據(jù)介紹，此次千問(wèn)3共開(kāi)源了8款模型，其中，包含2款MoE模型（30B和235B），以及6款參數(shù)規(guī)模各異的稠密模型（參數(shù)量分別為0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B）。

其中，千問(wèn)3的30B參數(shù)MoE模型實(shí)現(xiàn)了10倍以上的性能杠桿提升，僅需激活3B參數(shù)，就能媲美上一代Qwen2.5-32B模型的性能。而千問(wèn)3的密集模型性能也在持續(xù)突破，以一半的參數(shù)量實(shí)現(xiàn)了同等高性能。例如，32B版本的千問(wèn)3模型，其性能甚至能夠跨級(jí)超越Qwen2.5-72B模型。

每款模型均代表了同尺寸下的開(kāi)源最佳性能，這些模型針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了優(yōu)化。

例如，小參數(shù)模型適用于實(shí)驗(yàn)和科研，4B模型適合手機(jī)端，8B模型適合電腦或汽車端，14B模型便于普通開(kāi)發(fā)者進(jìn)行落地應(yīng)用，而32B模型則是企業(yè)和大規(guī)模部署的首選。兩款MoE模型中，旗艦版的235B-A22B模型憑借其高效性能，適用于企業(yè)本地部署和云部署；較小的30B-A3B模型則以快速響應(yīng)和良好效果，適合對(duì)速度有較高要求的應(yīng)用場(chǎng)景。

推理大模型的能力增強(qiáng)，將適用場(chǎng)景進(jìn)一步拓展。但其中有一個(gè)問(wèn)題是，推理大模型極其依靠算力的投入，背后就是大量的算力成本投入。這成為了阻礙企業(yè)適用大模型普及的因素。

從這點(diǎn)看，此次千問(wèn)3的開(kāi)源，顯得極具價(jià)值。未來(lái)或許會(huì)讓更多的人、企業(yè)都可以享用到用得起、用得好的尖端AI技術(shù)。特別是它的各種小尺寸模型，對(duì)后續(xù)手機(jī)、智能眼鏡、智能駕駛、人形機(jī)器人等智能設(shè)備和場(chǎng)景的部署更為友好。再加上，所有企業(yè)都可免費(fèi)下載和商用千問(wèn)3系列模型這點(diǎn)，或?qū)⒋蟠蠹铀貯I大模型在終端上的應(yīng)用落地。

從模型推理上看，千問(wèn)3獨(dú)特的混合推理模型，開(kāi)發(fā)者可自行設(shè)置“思考預(yù)算”，在滿足性能需求的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的思考控制，自然也會(huì)節(jié)省整體推理成本。可以參考的是，同類型的Gemini-2.5-Flash在定價(jià)上的推理和非推理模式的價(jià)格相差約6倍，用戶使用非推理模式時(shí)相當(dāng)于可節(jié)省600%的算力成本。

千問(wèn)3性能圖

值得一提的是，在阿里通義千問(wèn)模型千問(wèn)3模型開(kāi)源數(shù)小時(shí)后，華為官方宣布昇騰支持千問(wèn)3全系列模型部署，開(kāi)發(fā)者在MindSpeed和MindIE中開(kāi)箱即用，實(shí)現(xiàn)千問(wèn)3的0Day適配。

此前華為昇騰就一直同步支持千問(wèn)系列模型。昇騰MindSpeed訓(xùn)練、MindIE推理支持千問(wèn)2.5、兼容主流生態(tài)的分布式并行接口等，千問(wèn)3系列模型一發(fā)布即實(shí)現(xiàn)低代碼無(wú)縫遷移。

千問(wèn)3開(kāi)源后，上下游供應(yīng)鏈連夜進(jìn)行適配和調(diào)用，NVIDIA、聯(lián)發(fā)科、AMD等多家頭部芯片廠商已成功適配千問(wèn)3。聯(lián)想旗下的智能體應(yīng)用“百應(yīng)”也同步接入千問(wèn)3，在語(yǔ)言理解、多輪推理、指令跟隨等關(guān)鍵能力上實(shí)現(xiàn)了躍升。

堅(jiān)持開(kāi)源：首次支持119種語(yǔ)言

為全球開(kāi)發(fā)者鋪平道路

千問(wèn)3為即將到來(lái)的智能體Agent和大模型應(yīng)用爆發(fā)提供了更好的支持。

在評(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)中，千問(wèn)3創(chuàng)下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型，將大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻。

同時(shí)，千問(wèn)3原生支持MCP協(xié)議，并具備強(qiáng)大的工具調(diào)用（function calling）能力，結(jié)合封裝了工具調(diào)用模板和工具調(diào)用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)高效的手機(jī)及電腦Agent操作等任務(wù)。

據(jù)了解，千問(wèn)3系列模型依舊采用寬松的Apache2.0協(xié)議開(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺(tái)下載模型并商用，也可以通過(guò)阿里云百煉調(diào)用千問(wèn)3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)千問(wèn)3，夸克也將接入千問(wèn)3。

通過(guò)結(jié)合Qwen-Agent開(kāi)源框架，開(kāi)發(fā)者可以充分發(fā)揮千問(wèn)3的智能體能力。Qwen-Agent是一個(gè)基于Qwen的指令跟蹤、工具使用、規(guī)劃和內(nèi)存功能開(kāi)發(fā)大型語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用程序的框架。該框架內(nèi)部封裝了工具調(diào)用模板和解析器，并附帶瀏覽器助手、代碼解釋器和自定義助手等示例應(yīng)用，大大降低了編碼復(fù)雜性。

開(kāi)發(fā)者可以基于MCP配置文件定義可用工具，利用Qwen-Agent的集成功能或自行集成其他工具，快速開(kāi)發(fā)具有設(shè)定、知識(shí)庫(kù)RAG和工具使用能力的智能體。

Qwen3開(kāi)源模型家族

通義千問(wèn)一直致力于開(kāi)源事業(yè)，并將語(yǔ)言支持從29種擴(kuò)展到119種，意味著更多國(guó)家和地區(qū)的人們能夠使用自己的語(yǔ)言享受AI技術(shù)帶來(lái)的便利。

具體來(lái)看，此次千問(wèn)3支持119中語(yǔ)言，不但囊括了中、英、法、西、俄、阿拉伯等主要的聯(lián)合國(guó)語(yǔ)言，還包含了德、意、日、韓、泰、越南、尼泊爾、瑞典、波蘭、匈牙利等各國(guó)官方語(yǔ)言，以及中國(guó)的粵語(yǔ)、非洲的斯瓦西里語(yǔ)、中東的意第緒語(yǔ)、西亞的亞美尼亞語(yǔ)、東南亞的爪哇語(yǔ)、美洲的海地語(yǔ)等地方性語(yǔ)言。許多國(guó)家和地區(qū)沒(méi)有技術(shù)能力開(kāi)發(fā)自己語(yǔ)種的AI大模型，隨著千問(wèn)3的開(kāi)源，全球各國(guó)各地區(qū)的人從此有了自己的AI大模型。

據(jù)悉，從2023年至今，阿里通義團(tuán)隊(duì)已開(kāi)源200多款模型，包含大語(yǔ)言模型千問(wèn)Qwen及視覺(jué)生成模型萬(wàn)相Wan等兩大基模系列，開(kāi)源囊括文本生成模型、視覺(jué)理解/生成模型、語(yǔ)音理解/生成模型、文生圖及視頻模型等「全模態(tài)」，覆蓋0.5B、0.6、1.5B、3B、4B、7B、14B、30B、32B、72B、110B、235B等「全尺寸」參數(shù)，屢次斬獲Chatbot Arena、司南OpenCompass等權(quán)威榜單“全球開(kāi)源冠軍”、“國(guó)產(chǎn)模型冠軍”，多次登頂HuggingFace、Github的最熱趨勢(shì)榜單。

目前，通義千問(wèn)Qwen衍生模型數(shù)量已突破10萬(wàn)，超越美國(guó)Llama模型，通義成為全球第一AI開(kāi)源模型。通義千問(wèn)Qwen在全球下載量超過(guò)3億，在HuggingFace社區(qū)2024年全球模型下載量中千問(wèn)Qwen占比超30%，穩(wěn)居第一。在2025年2月的Huggingface全球開(kāi)源大模型榜單（Open LLM Leaderboard）中，排名前十的開(kāi)源模型全部都是基于千問(wèn)Qwen二次開(kāi)發(fā)的衍生模型。

在李飛飛領(lǐng)銜的斯坦福HAI研究所發(fā)布的《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示，2024年重要大模型（Notable Models）中，阿里入選6個(gè)，按照模型貢獻(xiàn)度排名，阿里AI貢獻(xiàn)位列全球第三。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿