阿里巴巴周一发布并开源通义千问 3.0（Qwen3）系列模型，并称其在数学和编程等多个方面均可与 DeepSeek 的性能相媲美。与其他主流模型相比，Qwen3 还显著降低了部署成本。阿里表示，Qwen3 无缝集成两种思考模式，支持 119 种语言，便于 Agent 调用。<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/6ecfff0ce4f38ec2f1952d22cfbed5fe?x-oss-process=style/lg" width="2560" height="1317" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/6ecfff0ce4f38ec2f1952d22cfbed5fe"/></figure><h2 id="291xknss">性能媲美 DeepSeek R1、OpenAI o1，全部开源</h2>Qwen3 系列包括两个专家混合 (MoE) 模型和另外六个模型。阿里巴巴表示，最新发型的旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力。此外，被称为 “专家混合”（MoE，Mixture-of-Experts）模型的 Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%，表现更胜一筹，甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。这类系统模拟人类解决问题的思维方式，将任务划分为更小的数据集，类似于让一组各有所长的专家分别负责不同部分，从而提升整体效率。<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/e4db205fccda07d8070446055e417d4c?x-oss-process=style/lg" width="1080" height="608" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/e4db205fccda07d8070446055e417d4c"/></figure><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/5898708143e8c9fef44614a5e9adcf40?x-oss-process=style/lg" width="1080" height="608" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/5898708143e8c9fef44614a5e9adcf40"/></figure>同时，阿里巴巴还开源了两个 MoE 模型的权重：拥有 2350 多亿总参数和 220 多亿激活参数的 Qwen3-235B-A22B，以及拥有约 300 亿总参数和 30 亿激活参数的小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B。此外，六个 Dense 模型也已开源，包括 Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B，均在 Apache 2.0 许可下开源。<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/c99310b1f898f311eb479c5c0abda0e0?x-oss-process=style/lg" width="1442" height="760" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/c99310b1f898f311eb479c5c0abda0e0"/></figure><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/5e62f2f71110b828712d15e7f940974f?x-oss-process=style/lg" width="1442" height="486" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/5e62f2f71110b828712d15e7f940974f"/></figure><h2 id="8ia4kd3f6">“混合型” 模型，两种思考模式</h2>阿里巴巴表示，Qwen 3 系列是 “混合型” 模型，既可以花时间 “推理” 以解决复杂问题，也可以快速回答简单请求，分别叫做 “思考模式” 和 “非思考模式”。“思考模式” 中的推理能力使得模型能够有效地进行自我事实核查，类似于 OpenAI 的 o3 模型，但代价是推理过程中的延迟时间较高。Qwen 团队在博客文章中写道：<blockquote>这种灵活性使用户能够根据具体任务控制模型进行 “思考” 的程度。例如，复杂的问题可以通过扩展推理步骤来解决，而简单的问题则可以直接快速作答，无需延迟。至关重要的是，这两种模式的结合大大增强了模型实现稳定且高效的 “思考预算” 控制能力。如上文所述，Qwen3 展现出可扩展且平滑的性能提升，这与分配的计算推理预算直接相关。这样的设计让用户能够更轻松地为不同任务配置特定的预算，在成本效益和推理质量之间实现更优的平衡。</blockquote><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/99c6f073a0fc51ff2f2daa8000e7d2ba?x-oss-process=style/lg" width="1080" height="669" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/99c6f073a0fc51ff2f2daa8000e7d2ba"/></figure><h2 id="j4m9ua2ip">训练数据量是 Qwen2.5 的两倍，便于 Agent 调用</h2>阿里巴巴表示，Qwen3 系列支持 119 种语言，并基于近 36 万亿个 token（标记）进行训练，使用的数据量是 Qwen2.5 的两倍。Token 是模型处理的基本数据单元，约 100 万个 token 相当于 75 万英文单词。阿里巴巴称，Qwen3 的训练数据包括教材、问答对、代码片段等多种内容。据介绍，Qwen3 预训练过程分为三个阶段。在第一阶段（S1），模型在超过 30 万亿个 token 上进行了预训练，上下文长度为 4K token。这一阶段为模型提供了基本的语言技能和通用知识。在第二阶段（S2），训练则通过增加知识密集型数据（如 STEM、编程和推理任务）的比例来改进数据集，随后模型又在额外的 5 万亿个 token 上进行了预训练。在最后阶段则使用高质量的长上下文数据将上下文长度扩展到 32K token，确保模型能够有效地处理更长的输入。<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/5aef126110a1620ebca87f22d917d174?x-oss-process=style/lg" width="1080" height="735" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/5aef126110a1620ebca87f22d917d174"/></figure>阿里巴巴表示，由于模型架构的改进、训练数据的增加以及更有效的训练方法，Qwen3 Dense 基础模型的整体性能与参数更多的 Qwen2.5 基础模型相当。例如，Qwen3-1.7B/4B/8B/14B/32B-Base 分别与 Qwen2.5-3B/7B/14B/32B/72B-Base 表现相当。特别是在 STEM、编码和推理等领域，Qwen3 Dense 基础模型的表现甚至超过了更大规模的 Qwen2.5 模型。对于 Qwen3 MoE 基础模型，它们在仅使用 10% 激活参数的情况下达到了与 Qwen2.5 Dense 基础模型相似的性能，显著节省了训练和推理成本。而在后训练阶段，阿里使用多样的的长思维链数据对模型进行了微调，涵盖了数学、代码、逻辑推理和 STEM 问题等多种任务和领域，为模型配备基本的推理能力。然后通过大规模强化学习，利用基于规则的奖励来增强模型的探索和钻研能力。阿里巴巴表示，Qwen3 在调用工具（tool-calling）、执行指令以及复制特定数据格式等能力方面表现出色，推荐用户使用 Qwen-Agent 来充分发挥 Qwen3 的 Agent 能力。Qwen-Agent 内部封装了工具调用模板和工具调用解析器，大大降低了代码复杂性。除了提供下载版本外，Qwen3 还可以通过 Fireworks AI、Hyperbolic 等云服务提供商使用。<h2 id="ninmyfbk">目标仍对准 AGI</h2>OpenAI、谷歌和 Anthropic 近期也陆续推出了多款新模型。OpenAI 近日表示，也计划在未来几个月发布一款更加 “开放” 的模型，模仿人类推理方式，这标志着其策略出现转变，此前 DeepSeek 和阿里巴巴已经率先推出了开源 AI 系统。目前，阿里巴巴正以 Qwen 为核心，构建其 AI 版图。今年 2 月，首席执行官吴泳铭表示，公司目前的 “首要目标” 是实现通用人工智能（AGI）——即打造具备人类智力水平的 AI 系统。阿里表示，Qwen3 代表了该公司在通往通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）旅程中的一个重要里程碑。展望未来，阿里计划从多个维度提升模型，包括优化模型架构和训练方法，以实现几个关键目标：扩展数据规模、增加模型大小、延长上下文长度、拓宽模态范围，并利用环境反馈推进强化学习以进行长周期推理。<h2 id="zqhsokcne">开源社区振奋</h2>阿里 Qwen3 的发布让 AI 社区感到激动，有网友献上经典 Meme：<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/fcb9508d8e48da2981018e91329159d4?x-oss-process=style/lg" width="1230" height="944" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/fcb9508d8e48da2981018e91329159d4"/></figure>有网友说，<blockquote>在我的测试中，235B 在高维张量运算方面的表现相当于 Sonnet。这是一个非常出色的模型，感谢你们。</blockquote><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/cc39e97e87636e21c2f72537b73b3b11?x-oss-process=style/lg" width="1230" height="374" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/cc39e97e87636e21c2f72537b73b3b11"/></figure>有网友对 Qwen3 赞不绝口：<blockquote>如果不是亲眼看到屏幕上实时生成的 tokens，我根本不会相信那些基准测试结果。???? 简直像魔法一样？???</blockquote><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/77534787e300b7d9894a4b0f033c04d0?x-oss-process=style/lg" width="1230" height="206" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/77534787e300b7d9894a4b0f033c04d0"/></figure>而开源 AI 的支持者则更加兴奋。有网友说：<blockquote>“有了一个开源 32B 大模型，性能跟 Gemini 2.5 Pro 不相上下。”“我们彻底杀回来了！”</blockquote><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/b872ae0d6aece9616bc4d4142c00c1c3?x-oss-process=style/lg" width="1230" height="310" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/b872ae0d6aece9616bc4d4142c00c1c3"/></figure>网友感谢阿里积极推动开源：<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/875320fc12580dddafe53058d17a4bc6?x-oss-process=style/lg" width="1230" height="206" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/875320fc12580dddafe53058d17a4bc6"/></figure>

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阿里表示，Qwen3 无缝集成两种思考模式，支持 119 种语言，便于 Agent 调用。本次发布的 Qwen3 系列包括两个专家混合 (MoE) 模型和另外六个模型，其中旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力。

- 阿里巴巴发布并开源 Qwen3 系列模型，支持 119 种语言。  
- Qwen3 在数学和编程等领域表现与 DeepSeek 相当，显著降低部署成本。  
- 该系列模型基于近 36 万亿个 token 训练，目标是实现通用人工智能（AGI）。  

清晨重磅！阿里发布并开源 Qwen3，无缝集成思考模式、多语言、便于 Agent 调用