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前幾天，阿里發(fā)布了Qwen3的新模型。從數(shù)值表現(xiàn)來看已經(jīng)超越了DeepSeek和一眾大模型，但實(shí)際表現(xiàn)如何？這篇文章，我們來看看作者的分析。

一、基礎(chǔ)介紹

4月29日，在經(jīng)歷了claude 3.7 ，Gemini 2.5 和 GPT 4.1 模型發(fā)布之后，通義千問終于正式發(fā)布了Qwen3系列模型，憑借僅需 DeepSeek R1 模型三分之一的硬件成本，實(shí)現(xiàn)了性能的全面超越，同時(shí)追平了全球頂尖的 Gemini 2.5 Pro，同時(shí)還搭載了mcp能力。此外，小型 MoE（混合專家模型） 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活參數(shù)數(shù)量是 QwQ-32B 的 10%，表現(xiàn)更勝一籌，甚至像 Qwen3-4B 這樣的小模型也能匹敵 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。

千問 3 系列模型共包含 6 個(gè)不同型號(hào)，參數(shù)量從最小的 0.6B 到最大的 235B-A22B，覆蓋移動(dòng)端部署到企業(yè)級(jí)應(yīng)用的多元場(chǎng)景需求。旗艦型模型 Qwen3-235B-A22B 中的 “235B-A22B”，是混合專家模型的獨(dú)特標(biāo)識(shí)，代表模型總參數(shù)量達(dá) 2350 億，每次推理僅激活 220 億參數(shù)，在推理數(shù)學(xué)、編程和對(duì)話性能上遠(yuǎn)超 DeepSeek R1，逼近 Gemini 2.5 Pro 的水準(zhǔn)。

千問 3 系列共 8 款模型全面開源！6 款稠密（Dense）模型，2 款 MoE 模型。

二、核心亮點(diǎn)

多種思考模式

值得一提的是，Qwen3 具備兩種思考模式：

1. 推理形態(tài)下，模型會(huì)展現(xiàn)思考過程，雖然耗時(shí)稍長(zhǎng)，但在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)能力顯著增強(qiáng)；
2. 普通形態(tài)則省略思考步驟，響應(yīng)迅速，更適合日常對(duì)話和長(zhǎng)文本創(chuàng)作。

這種靈活性使用戶能夠根據(jù)具體任務(wù)控制模型進(jìn)行“思考”的程度。例如，復(fù)雜的問題可以通過擴(kuò)展推理步驟來解決，而簡(jiǎn)單的問題則可以直接快速作答，無需延遲。

至關(guān)重要的是，這兩種模式的結(jié)合大大增強(qiáng)了模型實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定且高效的“思考預(yù)算”控制能力。

多語(yǔ)言

同時(shí)，Qwen3 模型支持 119 種語(yǔ)言和方言。這一廣泛的多語(yǔ)言能力為國(guó)際應(yīng)用開辟了新的可能性，讓全球用戶都能受益于這些模型的強(qiáng)大功能。

增強(qiáng)的 Agent 能力

同時(shí)，該系列模型大幅升級(jí) MCP 能力，能精準(zhǔn)識(shí)別外部函數(shù)，并支持多工具的靈活串聯(lián)與并聯(lián)調(diào)用，為 Agent 開發(fā)提供了強(qiáng)大助力。

三、部署方面

在部署成本方面，Qwen3-235B-A22B 展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。作為稀疏 Mixture-of-Experts（MoE）架構(gòu)的大模型，其硬件資源消耗遠(yuǎn)低于同規(guī)模的 dense 模型。得益于高效的模型設(shè)計(jì)與 FP8 精度權(quán)重支持，Qwen3-235B-A22B 最低可在 4 張 H20 或 H800 顯卡上完成高效推理部署，大幅降低了推理門檻與能耗成本。

相比之下，DeepSeek R1 采用 dense 架構(gòu)，在部署時(shí)需占用高達(dá) 1300GB 顯存資源，通常依賴雙節(jié)點(diǎn)、8 張 A100 顯卡協(xié)同運(yùn)行，整體硬件開銷約為 Qwen3 的三倍。

此外，Qwen3-235B-A22B 還支持通過 Quick Transformers 框架實(shí)現(xiàn) CPU 與 GPU 的混合推理，進(jìn)一步壓縮硬件支出，提升靈活性與適配性。這些優(yōu)勢(shì)使其成為當(dāng)前大模型企業(yè)級(jí)落地應(yīng)用的理想選擇，兼具性能與性價(jià)比。

四、技術(shù)層面

在技術(shù)訓(xùn)練層面，Qwen3 借鑒了 DeepSeek R1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的后訓(xùn)練流程，對(duì) 235B-A22B 和 32B 兩款大尺寸模型進(jìn)行四階段復(fù)雜訓(xùn)練，其中包括

1. 長(zhǎng)思維鏈冷啟動(dòng)
2. 長(zhǎng)思維鏈強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3. 思維模式融合
4. 通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)

這不僅顯著提升推理能力，還實(shí)現(xiàn)了普通問答與推理模式的智能切換，強(qiáng)化了文本編寫能力。

此后，團(tuán)隊(duì)運(yùn)用模型蒸餾方法，以大尺寸模型生成的數(shù)據(jù)集對(duì)小尺寸預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行優(yōu)化。不同于 DeepSeek R1 采用 Llama 等外部模型作為基礎(chǔ)，Qwen3 的小尺寸蒸餾模型均基于原生訓(xùn)練的 Qwen3 大模型，訓(xùn)練流程進(jìn)一步優(yōu)化，為開源模型的發(fā)展提供了極具價(jià)值的參考。

五、案例展示

1、代碼生成與理解

我使用了leetcode的中的一道難度為【hard】的代碼題

結(jié)論：結(jié)果是正確的，這樣也展現(xiàn)出了他極強(qiáng)的代碼能力

2、生成網(wǎng)頁(yè)能力

根據(jù)以下內(nèi)容生成一個(gè)html動(dòng)態(tài)廣告網(wǎng)頁(yè)，要求：

1.使用扁平風(fēng)格的視覺設(shè)計(jì)，淺色背景配合與#0FB990和#101010 相近的顏色作為高亮

2.淡淡的網(wǎng)格線在背景中制造科技感

3.強(qiáng)調(diào)超大字體或字突出核心要點(diǎn)，畫面中有超大視覺元素強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)，與小元素的比例形成反差

4.中英文混用，中文大字體相體，英文小字作為點(diǎn)組

5.簡(jiǎn)潔的線條圖形化作為數(shù)據(jù)可視化或者配圖元素

6.運(yùn)用高亮，自身透明度漸變制造科技感，但是不同高亮色不要互相漸變

7.模仿apple官網(wǎng)的動(dòng)效，向下浪動(dòng)鼠標(biāo)配合動(dòng)效

結(jié)論：雖然看起來有點(diǎn)簡(jiǎn)單，但整體效果還是可以的，后期在經(jīng)過修改，還是可以用的。

3、指令遵循

請(qǐng)按照下面的步驟進(jìn)行操作:首先，想出一句恰好 10個(gè)字的中文句子。然后，將這句中的每個(gè)漢字轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的拼音(不帶聲調(diào))。最后，將轉(zhuǎn)換后的整句拼音結(jié)果倒序輸出。請(qǐng)嚴(yán)格按照要求給出答案。

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

• 句子符合要求: 提供的句子恰好為 10 個(gè)漢字，語(yǔ)句通順且符合常理。
• 拼音轉(zhuǎn)換:正確將句子中每個(gè)漢字轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的拼音，拼寫無誤且不含聲調(diào)。
• 倒序輸出:正確的將整句拼音倒序排列輸出，順序完全反轉(zhuǎn)，無遺漏或多余字符。
• 格式正確: 輸出中各拼音之間的分隔清晰如使用空格分隔每個(gè)拼音)，沒有附加多余說明。
• 指令完整遵循:嚴(yán)格按照三個(gè)步驟執(zhí)行，無省略或額外步驟，最終答案滿足所有要求。

結(jié)論：這個(gè)回答就比較差了，跟我們預(yù)想的相差很多

4、邏輯推理能力

某鉆石失竊案中，警方懷疑甲、乙、丙三人中的一人是小偷。三人分別做了如下陳述: 甲說:”小偷是乙。”乙說:”小偷是丙。”丙說:”小偷是乙。”已知這三人中只有一人說了真話。請(qǐng)推理判斷誰(shuí)偷了鉆石。

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

• 結(jié)論正確:正確推斷出真正的小偷身份(丙)。
• 推理過程: 合理運(yùn)用”只有一人真話”的條件進(jìn)行分析，對(duì)每種可能情況展開嚴(yán)謹(jǐn)推理。
• 邏輯性:論證過程符合邏輯，各陳述真假的推斷銜接合理，沒有自相矛盾。
• 表述清晰：推理步驟表達(dá)清楚且有條理

結(jié)論：答案正確，且邏輯清晰

通過這幾個(gè)案例，可以看出，Qwen3的整體性能還是不錯(cuò)的，大家也都可以自己去上手嘗試一下。

六、總結(jié)

回顧 2024 年，大模型領(lǐng)域雖百花齊放，但開源技術(shù)圈卻陷入瓶頸。Llama 4 被曝作弊，Meta 發(fā)展受挫；谷歌 Gemini 3和智譜 GLM 4 等開源模型多為小尺寸，難以滿足工業(yè)級(jí)應(yīng)用需求。

在此背景下，千問 3 系列模型的發(fā)布意義非凡。盡管標(biāo)號(hào)為 “3”，但按照千問模型每隔 0.5 版本算一代的慣例，這已是該系列的第五代產(chǎn)品。

歷經(jīng)兩年打磨、五個(gè)版本迭代與上百款模型優(yōu)化，千問模型從開源領(lǐng)域的 “新秀” 成長(zhǎng)為當(dāng)之無愧的行業(yè)標(biāo)桿，扛起全球開源大模型的發(fā)展大旗，成為推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的中堅(jiān)力量。