阿里Qwen3系列开源：性价比多模态大模型矩阵抢市场

阿里云Qwen3系列重磅发布：重塑大模型开源标准

凌晨时分，阿里云正式揭晓了备受瞩目的Qwen3系列模型，一口气开源了从0.6B到235B共8款模型，包括2个MoE大模型和6个Dense大模型，构建起阿里完整的模型矩阵。此次Qwen3的开源动作，不仅刷新了大模型标准，更标志着在“后DeepSeek R1”时代，以阿里为代表的国内大厂正以产品化思维，凭借高性价比和多模态能力，全方位抢占DeepSeek的市场影响力。Qwen3系列在架构、性能、推理速度和应用方向上均实现了显著突破，再次拉高了世界开源标准。

阿里Qwen3系列开源：性价比多模态大模型矩阵抢市场

Qwen3系列的技术革新与全面超越

Qwen3系列采用了创新的MoE（混合专家）架构，旗舰模型Qwen3-235B-A22B拥有约2350亿总参数量，但在每次推理时仅激活约220亿参数，展现出极强的耐打性能。在综合能力、代码与数学、多语言能力、知识与推理等多项基准测试中，Qwen3均能与DeepSeek R1、OpenAI o1、o3-mini、Grok 3和谷歌Gemini 2.5 Pro等主流大模型相媲美。其中，Qwen3-4B模型凭借极低的参数量，在基准测试中与GPT-4o（2024-11-20版本）展开激烈对决，彰显了阿里在推理效率上的提升并未牺牲能力。其轻量化模型Qwen3-30B-A3B和32B在多项任务中也表现出色。

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混合思考模式：按需分配算力，兼顾深度与速度

Qwen3系列的另一大创新是混合思考模式。用户可根据任务难度控制模型的推理量：在思考模式下，模型逐步推理，适合复杂问题；在无思考模式下，模型快速响应，适合简单问题。这种设计使Qwen3在处理难问题时能投入更多推理资源，而在简单问题中优先保证速度。此外，Qwen3已支持119种语言和方言，在国际应用端获得各国网友的高度评价，横向对比显示其已追上或超越OpenAI o1、谷歌Gemini 2.5 Pro。

阿里Qwen3系列开源：性价比多模态大模型矩阵抢市场

针对“AI智能体”概念的优化

Qwen3系列针对近期火爆的“AI智能体”概念进行了优化，强化了模型的编码和代理能力，并增强了对MCP的支持，使Qwen3能够学会思考及与环境交互。在预训练方面，Qwen3的数据集规模相比Qwen2.5几乎翻倍，达到3.6万亿个token，覆盖更广泛的领域知识和语境，进一步提升了在复杂任务处理和多语言场景中的表现。

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统一采用Apache 2.0开源协议，构建“Qwen宇宙”

Qwen3系列全面采用Apache 2.0开源协议开放权重，通过“小杯-中杯-大杯-超大杯”的产品逻辑构建完整的“Qwen宇宙”。综合来看，Qwen3在技术性能、成本价格、工具调用和MCP调用等所有方面均实现全面提升，将开源世界的标准提升至新高度。

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DeepSeek光环下的大厂竞争格局

4月25日，2025百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏公开批评DeepSeek“只能处理单一文本，无法理解声音、图片、视频等多模态内容”，并指出其“慢且贵”。他强调，中国市场上大模型API价格普遍更低，响应速度更快。这一言论揭示了DeepSeek光环下，国内大厂正以性价比抗衡其现状：用更小参数、更低成本的方式实现更快响应，并拓展多模态能力。

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阿里Qwen3的差异化竞争策略

阿里的Qwen3迅速引入MoE架构和双模式推理设计，大幅降低庞大模型的实际使用成本。以Qwen3-235B-A22B为例，尽管总参数达235B，但每个token仅需计算约9%（22B）的参数，推理延迟远低于参数规模所暗示的高度。此外，双模式推理设计高效分配算力：在“非思考模式”下直接生成答案，实现即时响应；在“思考模式”下才投入额外计算资源进行多步推理。这种按需分配策略，使模型在简单交互中保持快速，在复杂问题中发挥深度推理能力，与腾讯的双轨思路异曲同工。

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腾讯的混元模型：双轨策略应对不同需求

2025年2月13日，腾讯元宝接入DeepSeek R1满血版后，迅速上线“强推理深度思考模型”混元T1，并推出Turbo S模型，号称响应速度比DeepSeek R1更快。Turbo模型针对日常对话优化，弱化长链推理而追求即时回答。腾讯AI助手“元宝”集成了Turbo快思考和T1深思考两种模型，用户可根据需求选择。这种双轨策略与阿里Qwen3的单模型双模式设计，均是为不同复杂度问题提供差异化解决方案，兼顾效果与速度。

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百度的战略转向：开源与多模态突围

DeepSeek R1上线后频发的幻觉现象，成为各大厂商的攻坚对象。百度经历了从闭源到开源的战略转折：在DeepSeek冲击下，宣布全面免费开源，并于2025年3月16日发布文心大模型4.5。文心4.5被定义为百度首个“原生多模态”大模型，具备图像、文本、音频等多模态联合理解与生成能力，引入深度思考能力并集成百度自研的iRAG检索增强技术，显著降低幻觉率。在价格方面，文心4.5Turbo价格下降80%，每百万token输入输出成本仅为DeepSeek V3的40%，彻底打破DeepSeek的成本优势。

字节跳动的多模态战略：淡化参数，聚焦落地

字节跳动为应对DeepSeek竞争，将重心放在多模态模型上。从2024年5月火山引擎团队首次介绍“豆包”大模型家族（9个模型）开始，字节刻意淡化参数规模与榜单，转而突出实际落地效果和低使用门槛。本月中旬，豆包1.5深度思考模型上线，在数学推理、编程竞赛等专业领域超越DeepSeek R1，最大亮点是Doubao-1.5-thinking-pro-vision具备视觉推理能力，同时豆包文生图模型3.0版本进一步丰富多模态生态。字节跳动的多模态战略，源于其敏锐洞察到大模型从技术概念转向产品概念的路径。单纯追求参数规模已不足以构建护城河，字节凭借“互联网基因”和大模型全面开花，以极低价格和广泛产品植入赢得规模和数据。

开源生态的长短期利益结合

随着DeepSeek、Llama、Qwen、智谱等厂商在开源生态上的持续投入，开源已成为主流路线。过去大厂倾向于闭源谋利，而如今开源被证明是赢得生态和快速迭代的有效途径。阿里全面开源千问印证了“模型开源是AI时代的主题”。国内大模型正进入比拼综合实力和效率的时代，不再以参数和单点性能论英雄。Qwen3、DeepSeek及腾讯、百度、字节等厂商的模型迭代实践，折射出对更高性价比的追求——既要性能好，又要成本低、应用广。AI的下半场已到来。OpenAI研究员姚顺雨曾发文指出，AI将转向定义问题，从业者需更接近产品经理水平。

阿里云CTO周靖人强调，开源大模型能加速普及、推动产业快速发展，并成为创新的重要驱动力。未来国内大模型的落地方向将更贴近实际应用，参数效率和推理成本将成为激烈竞争的焦点。

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