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北京時(shí)間4月29日凌晨，阿里正式開源了全球最強(qiáng)開源模型Qwen3（千問3），這一發(fā)布引發(fā)了行業(yè)的廣泛關(guān)注。Qwen3不僅在性能上超越了眾多行業(yè)頂尖模型，還以“小而強(qiáng)大”的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了更高的推理效率和更低的部署成本。它支持混合推理模式，能夠在簡單問題上快速響應(yīng)，在復(fù)雜問題上進(jìn)行深入分析。此外，Qwen3還原生支持MCP協(xié)議，為Agent架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，提升了任務(wù)執(zhí)行效率。

北京時(shí)間 4 月 29 日凌晨 4 點(diǎn) 52 分，我們終于等到了 Qwen3（千問 3）的正式亮相。

從 23 年 8 月開始，我們就一路看著 Qwen 模型的開源與迭代，而這一次千問 3 的發(fā)布可能是最驚喜的一次！

閱讀完官方博客，以及在官網(wǎng)?https://chat.qwen.ai/）測(cè)試效果后，你就可以發(fā)現(xiàn)：千問 3?的優(yōu)點(diǎn)好像有點(diǎn)多的說不過來。

放幾個(gè)關(guān)鍵詞：全系列，開源最強(qiáng)，混合推理，思考更快，成本驟降，Agent 能力提升…

簡直 buff 拉滿，一起來感受一下！

01 千問 3 是全球最強(qiáng)開源模型。

最強(qiáng)大的當(dāng)屬旗艦?zāi)Ｐ?Qwen3-235B-A22B，其在代碼、數(shù)學(xué)、通用能力等基準(zhǔn)測(cè)試中，與 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等行業(yè)頂尖模型相比，不是比肩，而是超越。

在相同的計(jì)算資源下，千問 3 模型以更小的規(guī)模實(shí)現(xiàn)了對(duì)上一代更大體量模型的超越。其中旗艦版 Qwen3-235B-A22B 僅需?4 張 H20 就能實(shí)現(xiàn)本地部署，成本為 DeepSeek-R1 的 35%，做到了“小而強(qiáng)大”。

千問 3 這次一口氣開源了 8 款模型，用千問 3 結(jié)合聯(lián)網(wǎng)搜索，將這次開源的所有模型信息整理如下。

和官方提供的一圖流校對(duì)后發(fā)現(xiàn)是完全正確的。

實(shí)測(cè)下來推理速度很快，幻覺仍存在但相比其他模型低了一些。

比如問它“為什么朋友說千問 3 等于‘困困困’？”，它也明白其中的隱喻，并做了高情商回復(fù)。

比如讓它做一款記憶配對(duì)卡牌的 Web 小游戲，效果如下。

02 千問 3 是國內(nèi)首個(gè)支持“混合推理”模型。

千問 3 原生支持思考模式與非思考模式兩種工作方式，意味著既能在簡單問題上快思考，秒出答案；又能在復(fù)雜問題上慢思考，展開多步推理和深入分析。這種設(shè)計(jì)讓用戶可以根據(jù)不同任務(wù)，輕松調(diào)整花多少費(fèi)用，既省成本又保證推理效果。

比如我先問一個(gè)非常簡單的問題“爸爸的兒子叫什么？”千問 3 幾乎沒怎么思考就給出了非常全面的回答。

再比如問一個(gè)數(shù)學(xué)題，千問 3 就 CPU 燒了近半分鐘。

最終也正確回答了答案是 2/3.

03 千問 3 原生支持 MCP 協(xié)議。

在大模型從“聊天”走向“動(dòng)手做事”的關(guān)鍵時(shí)刻，千問 3 的設(shè)計(jì)也跟著升級(jí)了，不再只是回答問題那么簡單，而是專門為 Agent 架構(gòu)做了優(yōu)化，提升了執(zhí)行任務(wù)的效率、響應(yīng)的結(jié)構(gòu)化程度，還有對(duì)各種工具的適配能力。

開發(fā)者還可以使用 Qwen-Agent 來充分發(fā)揮千問 3 的 Agent 能力。Qwen-Agent 內(nèi)部封裝了工具調(diào)用的模板和工具調(diào)用解析器，大大降低了代碼復(fù)雜性。

要給 Agent 定義可用的工具，可以使用 MCP 配置文件，使用 Qwen-Agent 內(nèi)置的工具，或者自行集成其他的工具。

此外，Qwen 團(tuán)隊(duì)也在博客中提到：我們正從專注于訓(xùn)練模型的時(shí)代過渡到以訓(xùn)練 Agent 為中心的時(shí)代。

后續(xù)也將從多個(gè)維度提升模型質(zhì)量，以實(shí)現(xiàn)幾個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)：擴(kuò)展數(shù)據(jù)規(guī)模、增加模型大小、延長上下文長度、拓寬模態(tài)范圍，并利用環(huán)境反饋推進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)以進(jìn)行長周期推理。