Qwen 3模型即將發(fā)布的消息，已經(jīng)流傳了一個月的時間；特別是最近一周內(nèi)，坊間對Qwen 3的猜測不斷在“憋個大的”與“最終難產(chǎn)”之間反復(fù)橫跳。

直到4月29日凌晨，這款備受關(guān)注的模型終于亮相，號稱全面超越DeepSeek R1。

杭州一家中廠的算法從業(yè)者告訴「電廠」：“近幾個月網(wǎng)上不少DeepSeek R2的泄露信息，有人說R2要在5月份發(fā)。Qwen 3（這個時間發(fā)布）肯定是想搶個先機?！?/p>

在一家國產(chǎn)大模型開放平臺工作的劉露則透露，其所在的團(tuán)隊提前不到12小時獲知Qwen3的發(fā)布消息，團(tuán)隊成員連夜完成了Qwen 3系列模型在該平臺的部署上線。

無論如何，Qwen 3的亮相都意味著開源AI大模型的技術(shù)能力再次被刷新；與之相繼的，將是產(chǎn)業(yè)鏈下游應(yīng)用者迎來一次新的生態(tài)選擇。

「電廠」注意到，Qwen 3發(fā)布僅10小時，已經(jīng)有開發(fā)者發(fā)布了套殼Qwen 3系列模型的ChatBot類產(chǎn)品。

基于Qwen 3的第三方ChatBot類產(chǎn)品，圖源/網(wǎng)絡(luò)?

國內(nèi)*混合推理模型，成本/性能超越DeepSeek R1

根據(jù)阿里云通義千問團(tuán)隊官宣，Qwen3系列開源了8個模型，其中包含2個MoE（混合專家）大模型和6個Dense（稠密）大模型。

本次Qwen3系列模型尤為值得關(guān)注的創(chuàng)新是該模型支持思考模式、非思考模式兩種運行方式。

在思考模式下，模型會逐步推理，經(jīng)過深思熟慮后給出最終答案。這種方法適合需要深入思考的復(fù)雜問題；在非思考模式中，模型會提供快速、近乎即時的響應(yīng)，適用于對速度要求高于深度的簡單問題。

換句話說，Qwen3打破了DeepSeek R1等思維鏈模型慢思考的單一模式，而是為用戶賦予靈活選擇的權(quán)利。這也是如今全球大模型市場發(fā)展的重要方向之一。

不同Benchmark下Qwen3兩種思考模式對比，圖源/阿里云通義?

今年2月份，由部分OpenAI前員工創(chuàng)辦的Anthropic在全球范圍內(nèi)率先發(fā)布了名為Claude 3.7 Sonnet的混合推理模型，被視為融合了DeepSeek V3（適于通用任務(wù)）與R1（適于推理任務(wù)）模型的各自優(yōu)勢。

這種混合模式引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman就曾表示，OpenAI接下來將研發(fā)“它能夠知道什么時候應(yīng)該長時間思考，并且通常適用于廣泛任務(wù)”的模型。而Qwen3是國內(nèi)*混合推理模型。

性能及成本優(yōu)化方面，Qwen3系列也表現(xiàn)驚人。

比如本次開源的兩個MoE模型，權(quán)重分別為Qwen3-235B-A22B，是一個擁有 2350 多億總參數(shù)和220多億激活參數(shù)的大模型；另一個為Qwen3-30B-A3B，一個擁有約300億總參數(shù)和30億激活參數(shù)的小型MoE模型。

MoE（混合專家模型）混合包含多個專家網(wǎng)絡(luò)，每個專家通常是一個子模型、也可以是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個子模塊，擁有不同的能力或?qū)ｉL，能夠處理不同類型的輸入數(shù)據(jù)。在運行時，不同任務(wù)會被進(jìn)行分類、輸送到相應(yīng)的“專家”處進(jìn)行解決。

DeepSeek V3與R1都屬于MoE模型。這種架構(gòu)的優(yōu)勢是其能夠，并且在解決任務(wù)時僅調(diào)動與之相應(yīng)的模塊、節(jié)省計算成本。這也是“AI界拼多多”DeepSeek提升性價比的殺手锏之一。作為與Qwen3的對比，DeepSeek V3與R1總參數(shù)規(guī)模為6710億參數(shù)，激活參數(shù)為370億。

性能方面，官方信息顯示，Qwen旗艦?zāi)Ｐ?Qwen3-235B-A22B 在代碼、數(shù)學(xué)、通用能力等基準(zhǔn)測試中，與 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等*模型相比，均展現(xiàn)出優(yōu)勢。

小型MoE模型Qwen3-30B-A3B ，相比DeepSeek V3、GPT 4o、谷歌Gemma3-27B-1T等模型同樣表現(xiàn)優(yōu)異。

六個開源的Dense模型均適用于通用任務(wù)解決，包括Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B。

值得一提的是參數(shù)量極低的Qwen3-4B模型，也在不少任務(wù)中展現(xiàn)出來相比GPT 4o更為優(yōu)異的成績。

上述模型均在 Apache 2.0 許可下開源。這是一種較為寬松的許可證，允許代碼修改和再發(fā)布（作為開源或商業(yè)軟件）。

Qwen3模型還支持 119 種語言和方言，并優(yōu)化了Agent和代碼能力、加強了對MCP的支持。

開源大模型“城頭變換大王旗”

Qwen3的發(fā)布，距離DeepSeek R1的亮相已過去了3個多月。

1月20日，憑借比肩OpenAI o1的性能、低廉的成本，以及對大模型研發(fā)范式的改變，R1一經(jīng)發(fā)布就榮膺開源大模型世界的“無冕*”至今。

在此期間，包含科大訊飛（星火X1）、百度（文心X1）、OpenAI（o3 mini）、阿里（Qwen-QwQ-32B）、字節(jié)（豆包1.5深度思考）在內(nèi)的玩家紛紛下場推理模型，但至多是接近R1性能或?qū)崿F(xiàn)部分超越，未能真正挑動后者的位置。

在大模型的世界里，數(shù)月的時間已足夠一代新王換舊王。正是這樣的背景下，關(guān)注的目光落到了Qwen3身上。

與許多國內(nèi)玩家不同的是，早在2024年8月，阿里就公開站到了開源自研模型的大廠陣營之中。在這條最終被DeepSeek驗證可行的市場之路上，Qwen可以說已經(jīng)提前拿到了不少牌。

至今Qwen系列產(chǎn)品已在不少開源榜單中排名靠前。如據(jù)全球*AI開源社區(qū)Huggingface 4月29日顯示，在audio-text-to-text任務(wù)類目下，Qwen的兩款模型熱度居前。

Huggingface 于2月10日發(fā)布的開源大模型榜單“Open LLM Leaderboard”也顯示，排名前十的開源大模型全部是基于Qwen開源模型二次訓(xùn)練的衍生模型。

圖源/Huggingface?

在生態(tài)活躍度方面，Qwen也處于全球前列。據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，從2024年下半年開始至2025年1月底，基于Qwen系列的衍生模型數(shù)量超過了美國Llama系列，超過9萬個，已是全球*的AI模型家族，超過了meta 旗下的Llama家族。

不過對比Llama系列，Qwen系列開源模型在下載量方面與前者仍有差距。據(jù)meta首席執(zhí)行官Zuck Burg在今年3月份宣布，Llama的下載量已達(dá)到10億次；而Qwen系列的下載量還在千萬級別。

在Qwen3發(fā)布這一天，周靖人接受了“晚點”的采訪，他講道，判斷“開源生態(tài)跑出來了”的指標(biāo)主要有兩點“一是看開發(fā)者的選擇，二是看性能指標(biāo)”。

本次隨著Qwen3的發(fā)布，這款新模型通過在性能指標(biāo)和成本方面超越DeepSeek R1，以及創(chuàng)新的混合推理模式，登頂為全球最強大的開源大模型，又為Qwen增添了一張好牌。

但在這之后，還有更多的挑戰(zhàn)等待著它。接下來DeepSeek R2的亮相，也將為整個市場增添新的變數(shù)。

在貫徹“*通吃（winner-takes-all）”定律的開源市場，競爭遠(yuǎn)未到達(dá)終局、誰能成為最終的“winner”還充滿未知，無論是DeepSeek，還是Qwen和Llama，都仍需要為不下牌桌而持續(xù)努力。

不過值得欣慰的是，雖然戰(zhàn)程未半，至少當(dāng)下的開源大模型“桂冠”仍歸屬于國產(chǎn)玩家。