以下文章來自甲木未來派，作者甲木Zuiyn

我們知道，阿里的通義千問素來被稱為AI屆的“汪峰”...

Qwen2.5發布時趕上了DeepSeek 爆火。

被譽為200B以內無敵的QWQ-32B開源又撞車被各大自媒體吹爆的Manus...

當昨天知道晚上Qwen3要發布時，期待中還有一絲絲興奮，這次又會殺出哪個程咬金...

昨天晚上，除了Qwen3，AI圈很安靜，阿里終于如愿搶到了頭條。

朋友圈很多小伙伴一夜無眠。

當然，作為國內首個混合推理模型，Qwen3釋放的信息也足夠震撼，我們可以跟隨一夜無眠的甲木老師的分析一睹究竟...

背景

阿里，直接扔下了一顆“核彈”——新一代通義千問大模型 Qwen3，發布即全系列開源！

你沒聽錯！是全！系！列！開！源！而且性能直接沖上全球最強開源模型的王座，把之前大家熱議的一眾好手都甩在了身后。

我知道，這時候你心里肯定嘀咕開了：

“哇，這么牛？那得多少錢？”

“是不是又得頂級顯卡才能跑？”

“跟我這樣的普通人有關系嗎？”

問得好！這正是甲木今天要跟你掰扯清楚的。

這波阿里，是真·格局打開了！

Qwen3 不僅能力得到極大提升，而且極其開放，非常親民，甚至可以說是給咱們普通開發者、AI 愛好者量身打造的超級武器！

太卷了，這次我們來看看這次Qwen3準備了些什么，

看看它到底牛在哪里？我們普通人又能用它解鎖哪些“騷操作”，甚至，搞點錢？ Let's GO！

Qwen3 橫空出世

咱們先明確一點，Qwen3 不是簡單地在模型列表里+1。

它的出現，帶著幾個足以攪動整個 AI 江湖的“殺手锏”：

1. 開源！開源！開源！重要的事情說三遍！而且是發布即巔峰！

這可能是 Qwen3 最讓人興奮的一點。從參數量 0.6B 的“小不點”到 235B 的“巨無霸”，總共 8 款不同尺寸的模型，全部采用寬松的 Apache 2.0 協議開源。

這意味著什么？

• 你可以免費下載、使用這些模型。
• 可商用！沒錯，你可以用 Qwen3 來開發商業產品，去搞錢！
• 開放！你可以在魔搭社區 (ModelScope)、Hugging Face 這些主流平臺上直接把它“抱”回家。

huggingface

想想看，當很多頂級模型還藏著掖著，或者只提供 API 調用的時候，

阿里直接把看家本領開源出來，讓所有人都能用上、研究、改進。

這種魄力，這種對技術共享的承諾，推動整個行業進步的姿態，甲木必須先點個大大的贊！

2. 國內首個“混合推理”模型：既能閃電快打，又能深思熟慮！

這個“混合推理”（Mixed Inference）機制，是 Qwen3 的一大技術亮點，也是非常實用的創新。

過去我們用大模型，經常會遇到兩難：要么模型太大，回答個簡單問題也慢吞吞、費資源；要么模型太小，速度是快了，但遇到復雜問題就“智商下線”。

Qwen3 說：小孩子才做選擇，成年人全都要！

它原生支持兩種工作模式：

• 非推理模式 (默認)：面對簡單問題，比如“今天天氣怎么樣？”或者快速提取信息，它能像個反應敏捷的小助理，“嗖”地一下給出答案，快、準、省資源！
• 推理模式 (Thinking Mode)：遇到復雜任務，比如讓你寫一份詳細的商業計劃分析，或者進行多步驟的邏輯推理，你可以“命令”它開啟“深度思考”。這時，它會像個嚴謹的科學家，一步步推導，進行深度分析，確保結果的精準和嚴謹

怎么切換呢？簡單！可以通過 enable_thinking=True/False 這樣的參數硬開關控制，甚至在對話中用 /think 或 /no_think 這樣的指令進行軟切換。

更牛的是，阿里攻克了技術難關，讓 Qwen3 在這兩種模式間切換時幾乎不損失性能，真正做到了“一腦雙模，穩定輸出”。

這個特性對我們普通用戶和開發者意味著什么？效率和質量的雙重提升！

簡單任務不浪費時間，復雜任務有保障！后面講 Agent 的時候，你會更能體會到這個“混合推理”的威力。

3. 為 Agent 時代而生：它不只想“聊”，更想“干”！

甲木一直在關注 AI Agent（智能體）的發展，堅信這是 AI 落地的下一個浪潮。Qwen3 的設計，明顯就是沖著 Agent 時代去的。

它原生支持強大的工具調用能力，能靈活地調用外部 API 或工具來完成任務（比如查天氣、訂機票、操作軟件）。同時，它還原生支持 MCP 協議，這是構建復雜、協作型 Agent 的關鍵。

結合前面提到的“混合推理”能力，Qwen3 不再僅僅是一個“問答機器”，它更像是一個擁有強大思考和執行能力的大腦，是構建能夠“邊想邊干”、真正幫我們解決問題的 AI Agent 的理想基石。

這四個核心亮點，勾勒出了 Qwen3 的基本面貌：

「強大、開放、高效、面向未來」

它不僅僅是阿里秀肌肉，更是給整個 AI 社區，尤其是國內的開發者和用戶，送來的一份厚禮。

Qwen3 模型家族全家桶

這次阿里一口氣開源了 8 款 Qwen3 模型，覆蓋了從 0.6B 到 235B 的超廣參數范圍。這就像一個龐大的“航母戰斗群”，既有靈活的護衛艦，也有戰力爆表的航母。咱們來看看這個家族的主要成員：

家族構成：

• 6 款 Dense 模型 (稠密模型)：這些是傳統的稠密型模型，參數量相對較小或中等，適合不同層級的應用和部署需求。
• • Qwen3-0.6B
  • Qwen3-1.7B
  • Qwen3-4B
  • Qwen3-8B
  • Qwen3-14B
  • Qwen3-32B
• 2 款 MoE 模型 (混合專家模型)：
• • Qwen3-30B-A3B:總參數量 30B，但每次推理只需激活約 3B 參數。性能堪比之前的 Qwen2.5-32B，但實現了10 倍以上的性能杠桿！這是什么概念？更低的計算成本，更高的效率！
  • Qwen3-235B-A22B (旗艦版):總參數量 235B，每次推理只需激活約 22B 參數。這就是前面提到的性能怪獸，全球開源模型的巔峰之作！

劃重點！幾個明星模型解讀：

• Qwen3-235B-A22B (旗艦版)：
• • 優點：性能天花板，各項指標全球領先。MoE 架構使得雖然總參數量巨大，但實際計算量遠低于同等參數的 Dense 模型。
  • 部署成本：據說，部署成本僅為同等性能的 DeepSeek-R1 的35%！只需要4 張 H20 GPU就能實現本地部署（當然，H20 也不便宜，但相比動輒幾十上百張卡的模型，已經非常友好了）。
  • 適合：對安全性有要求、對性能有極致要求的企業級應用、科研探索。
• Qwen3-30B-A3B:兄弟們！這意味著什么？我們終于可以在自己的游戲本、臺式機上，跑起來一個性能強勁的“準大模型”了！這簡直是廣大開發者和 AI 愛好者的福音！本地部署大模型的門檻，真的被打下來了！
• • 適合：個人開發者、AI 愛好者本地部署、對性能和成本有均衡要求的場景。
  • 優點：MoE 架構帶來的高效率！用 3B 的激活參數實現了接近 32B Dense 模型的性能。
  • 殺手锏：官方明確提到，這款模型適用于消費級顯卡部署！
• Qwen3-32B (Dense 模型):
• • 優點：作為 Dense 模型中的“大杯”，性能同樣非常強勁，是很多本地部署用戶的熱門選擇。
  • 部署：根據官方建議和社區經驗，本地部署這款模型通常需要較高的顯存（具體數值需要根據量化情況等確定，但肯定比 30B MoE 要求高）。
  • 適合：擁有較好硬件條件、需要穩定高性能輸出的開發者和用戶。
• Qwen3-0.6B:
• • 優點：小巧玲瓏，資源消耗極低。
  • 適合：手機、平板等端側設備部署，或者作為輕量級任務的處理核心。

“我該用哪個版本？” 甲木給你指指路：

• 只想嘗鮮，快速體驗？-> 直接用官方通義 App或網頁版 https://chat.qwen.ai/，背后就是 Qwen3 的頂配版本在支撐，響應快，適合日常問答、寫文案等輕量場景。
• 想在自己電腦上跑，搞點開發？優先考慮 Qwen3-30B-A3B！如果你的顯卡給力（比如有 24G 或更高顯存），Qwen3-32B也是不錯的選擇。當然，更小的模型如 8B、14B 也可以根據你的硬件和需求選擇。
• 開發嚴肅應用，需要 API 調用？-> 阿里云百煉平臺提供了 API 服務，可以根據你的業務需求選擇合適的模型尺寸。
• 追求極致性能，不差錢/資源？-> 那就上Qwen3-235B-A22B吧，或者通過 API 調用。

Qwen3 家族的豐富性確保了幾乎涵蓋了所有你能想到的使用場景。

從手機端的小助手，到個人電腦上的開發利器，再到云端的大規模商業應用，Qwen3 都能提供恰到好處的解決方案。

這種全面的布局，足見阿里的野心和誠意。

Qwen3 的主要特點

光說不練嘴把式，咱們得深入看看 Qwen3 到底憑什么這么“橫”。

1. 性能霸榜：不只是一兩個點，是全維度的領先！

前面提到 Qwen3 在各項基準測試中登頂 SOTA。

我們可以期待后續更多第三方的詳細測評報告，來驗證 Qwen3 在具體任務上的表現。但從目前的信息看，Qwen3 的性能絕對是第一梯隊，而且是領跑者。

2. “混合推理”深度解析：智能調度的藝術

我們再深入理解一下這個“混合推理”機制。它不僅僅是提供兩個模式，更關鍵在于如何在同一個模型內部署和穩定運行這兩種截然不同的輸出邏輯。

• 技術挑戰：想象一下，讓一個大腦同時學會“快問快答”和“深度思考”，并且在切換時思維不混亂、能力不下降，這是非常困難的。市面上很多模型如果用“非推理”數據（即沒有思考鏈、純粹答案的數據）去訓練，很容易在需要推理時產生邏輯混亂或錯誤。
• Qwen3 的突破：阿里通過先進的訓練策略、數據設計和損失函數調度，成功讓 Qwen3在同一個模型權重下，穩定掌握了兩種輸出分布。這意味著：
• • 當你需要快速響應時（關閉推理模式），它能高效輸出簡潔答案。
  • 當你需要嚴謹分析時（開啟推理模式），它能調用內部的“思考鏈”能力，進行多步推理。
  • 切換過程平滑，性能損失極小，真正實現了“一個大腦，兩種智慧”
• 用戶與開發者價值：
• • 更快響應 & 更低成本：在處理大量簡單請求時（例如，客服機器人的初步應答），關閉推理模式可以大幅提升響應速度，降低計算成本。
  • 更強能力 & 更優結果：在處理復雜任務時（例如，寫分析報告、代碼調試、多輪對話），開啟推理模式能確保結果的準確性、邏輯性和深度。
  • Agent 執行力 MAX：這對 Agent 應用尤其重要。Agent 需要根據任務的復雜度，智能地決定是快速執行還是深入思考。Qwen3 的混合推理機制，為 Agent 提供了這種靈活調度的底層能力。

Qwen3 支持多達119 種語言！這不僅僅包括中、英、法、西、俄、阿拉伯這些聯合國常用語言，還涵蓋了眾多地方性語言和小語種。

這意味著什么？許多以前沒有能力開發自己母語 AI 大模型的國家和地區，現在可以直接使用 Qwen3，擁有屬于自己的 AI 了！

這對于促進全球 AI 技術的普及、文化的交流和信息的平等，具有非凡的意義，體現了技術普惠的精神！

Agent 時代的核心引擎：MCP 與 FC

甲木在之前的文章（比如講 AutoGLM 那篇）里反復強調，AI 的未來在于Agent，在于從“能聊”進化到“能干”。

Qwen3 的設計，完美契合了這一趨勢，它就是為 Agent 時代量身打造的核心引擎。

1. “從對話走向執行”的關鍵節點

大模型的發展正在進入一個關鍵轉折點：從“問答能力”走向“執行能力”。用戶不再滿足于僅僅和 AI 聊天、獲取信息，而是希望 AI 能夠直接完成任務。Qwen3 的設計理念，正是面向 Agent 架構，優化其執行效率、響應結構和工具泛化能力。

2. 原生支持 MCP 協議：Agent 協作的基礎

MCP協議，我們都知道是Agent連萬物的接口，規范Agent 與外部工具/環境進行交互的標準或框架。

Qwen3原生支持 MCP 協議，意味著它天生就適合融入到復雜的 Agent 系統中，能夠更好地理解指令、執行任務、并返回符合規范的結果，極大地簡化了 Agent 的開發。

3. Qwen-Agent 框架：降低 Agent 開發門檻

為了方便開發者基于 Qwen3 構建 Agent，阿里還推出了配套的Qwen-Agent 框架（GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent）。

這個框架封裝了工具調用的模板、解析器等，可以大大降低編寫 Agent 應用的編碼復雜度。開發者可以更專注于 Agent 的邏輯設計，而不是陷入繁瑣的工具對接細節中。

Qwen-Agent

官方提到，Qwen3 的工具調用能力可以支持實現高效的手機及電腦 Agent 操作等任務。

想象一下，未來你的手機助手或電腦助手，不再只是簡單的語音命令，而是能幫你自動完成多步驟任務的智能體，是不是很酷？

用 Qwen3 玩轉創意游戲 & SVG 卡片

理論說了這么多，是不是有點手癢了？

甲木最喜歡的就是“干中學，玩中學”！

咱們這就來點實際的，看看怎么用 Qwen3 的強大能力，結合一點創意 Prompt，來搞點好玩又實用的東西！

之前，我有很多SVG卡片場景都是通過Claude來生成的，后臺就有很多小伙伴問我，有沒有一個合適的國內AI工具來滿足我們的訴求。

今天，我們就聚焦一個特別的玩法：讓 Qwen3 幫我們生成 創意游戲 和 SVG 格式的創意卡片！

下面，甲木就帶你頭腦風暴幾個基于 Qwen3 的實際Case！

(通義APP 或者 chat.qwen.ai)

實在熬不動了，凌晨三點了...還沒發布...先給大家看兩個case..

一個快節奏的反應游戲。屏幕上會快速閃過一個目標表情符號（例如：笑臉），下方會同時出現3-4個選項表情符號，玩家需要在限定時間內（例如1-2秒）點擊與目標匹配的那個表情符號。

prompt如下：

簡單版prompt

來看一下qwen3的生成效果：

Case 2：表情符號反應堆

剛才的游戲難度沒有上去，我們加大一下游戲難度，看看在復雜場景里面它的表現如何。

prompt如下：

地獄難度prompt

來看一下qwen3的生成效果：

SVG卡片類Case 1: 終極單詞記憶 SVG 卡片生成器

痛點：死記硬背單詞太枯燥，效率低，忘得快！

解決方案：利用 Qwen3 的聯想、編故事和圖形生成能力，打造包含詞根、聯想、記憶故事的視覺卡片！

精心設計 Prompt:見Claude 3.7 賦能單詞卡片！一步打造記憶宮殿卡片（附Prompt模板）

怎么樣？是不是感覺背單詞瞬間變成了一場創意冒險？

Case 2: 詩情畫意 - 古詩詞意境 SVG 卡片

痛點：如何更直觀地感受古詩詞的意境之美？如何制作獨特的電子賀卡或分享卡片？

解決方案：讓 Qwen3 根據主題和風格，自動查找詩詞并生成匹配意境的 SVG 卡片！

精心設計 Prompt:見Claude 3.7 賦能教育領域！三步打造精美古詩詞卡片（附Prompt模板）

山水 隱逸

其實我還準備了一堆case，但今天真的熬不動了...改日再寫吧

甲木一直認為，開源是推動技術進步，尤其是普惠 AI 的核心力量。

Qwen3 的全面開源，其意義遠不止是發布了一個強大的模型，它更是在為整個 AI 生態系統注入活力。

1. 站在巨人的肩膀上創新

DeepSeek 官方也曾透露，他們將 DeepSeek-R1 的能力蒸餾到 6 個模型開源給社區，其中 4 個就是基于 Qwen-32B 蒸餾而來。

基礎模型的開放，讓更多人可以站在“巨人”的肩膀上，進行快速、低成本的創新和優化，而不是所有人都從零開始“造輪子”。

Qwen 系列模型，已經成為了許多前沿技術探索和新模型誕生的重要基石。

2. 阿里：不止是參與者，更是引領者

阿里云是國內最早開源自研大模型的“大廠”，也是一家積極研發先進 AI 模型并且全方位開源的云計算廠商。

他們率先實現了“全尺寸、全模態”的開源（從幾億到幾千億參數，覆蓋文本、視覺、音頻等多模態）。

這次 Qwen3 的發布，再次鞏固了阿里在開源領域的領先地位。他們不僅僅是在“做一個模型”，更是在：

• 給整個國產大模型生態“打樣”：在技術上證明中國 AI 可以比肩世界頂尖水平，在生態上倡導開放、共享、共建。
• 構建更強大的智能底座：面向未來，阿里還將投入數千億元，持續加碼云和 AI 基礎設施。這不僅僅是為了阿里自身的業務，更是為整個社會的智能化轉型提供動力。

這種技術自信和生態格局，是值得我們肯定和學習的。

3. 開源對我們普通用戶的意義

開源的好處，最終會惠及每一個用戶和開發者：

• 降低門檻：免費、可商用、多種部署方式，讓更多人有機會學習、使用、甚至創業。
• 加速創新：開放的模型會吸引全球的開發者進行微調、優化、開發新應用，帶來更豐富、更垂直的 AI 產品和服務。比如，很快可能就會出現基于 Qwen3 的醫療問答模型、法律咨詢模型、教育輔導模型等等。
• 透明與信任：開源模型的代碼和權重可以被審查，有助于提高技術的透明度和可信度，減少“黑箱”帶來的疑慮。
• 避免鎖定：不會被單一廠商綁定，擁有更多的選擇權和自主權。

可以說，Qwen3 的開源，是給所有熱愛技術、擁抱變化的人的一份大禮。它提供了一個強大的平臺，讓我們可以共同參與到這場波瀾壯闊的 AI 革命中。

立刻上手！Qwen3 資源與路徑全攻略

心動不如行動！說了這么多，怎么才能立刻體驗和使用 Qwen3 呢？甲木給你整理好了直達路徑：

1. 最輕松：在線體驗 & App 把玩

• 通義千問官網:直接訪問https://www.tongyi.com/qianwen/ 或者 https://chat.qwen.ai/，注冊登錄即可在線與 Qwen3（或其變體）對話。這是最快感受模型能力的方式。
• 通義 App:下載手機 App (iOS & Android)，隨時隨地和 Qwen3 互動。非常適合日常問答、寫作助手等場景。
• 夸克 App (即將接入):阿里旗下的夸克搜索/瀏覽器也即將接入 Qwen3，值得期待。

優點：無需配置，即開即用，免費。缺點：可能無法選擇具體模型版本，定制化能力有限。

2. 開發者之選：API 調用

• 阿里云百煉平臺:登錄阿里云，找到“百煉大模型平臺”(Bailian)，可以方便地調用 Qwen 各系列模型的 API。這里可以選擇具體的模型版本，并進行更深度的集成開發。
• 適合：需要將 Qwen3 能力集成到自己應用或服務中的開發者。

優點：靈活可控，易于集成，按量付費。缺點：需要一定的編程基礎，并且會產生 API 調用費用。

3. 硬核玩家：本地部署

• 模型下載:
• • 魔搭社區 (ModelScope):國內領先的 AI 模型社區，搜索 "Qwen3" 即可找到相關模型下載。 (https://modelscope.cn/models)
  • Hugging Face:全球最大的 AI 模型社區，同樣搜索 "Qwen3"。 (https://huggingface.co/models)
• 部署工具:可以使用 vLLM, llama.cpp, Ollama 等流行的開源框架進行本地部署。社區有很多教程。
• 硬件要求:
• • Qwen3-30B-A3B / Qwen3-32B:推薦擁有 24G 或更高顯存的消費級顯卡 (如 RTX 3090/4090) 進行嘗試，量化后可能在更低配置上運行。
  • 更小模型 (14B 及以下):對硬件要求更低，普通游戲本或臺式機+較好顯卡即可。
  • 旗艦版 (235B):需要專業級硬件（如多張 H20/A100/H100）。
• 適合：希望完全掌控模型、進行深度定制、微調、或者對數據隱私有極高要求的硬核開發者和研究者。

優點：完全控制，無 API 費用，數據本地化。缺點：技術門檻高，需要較好的硬件，部署和維護復雜。

4. Agent 開發框架

• Qwen-Agent:前面提到的官方 Agent 框架，可以在 GitHub 上找到：https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent。想開發 Agent 應用的同學，務必關注！

甲木建議：

• 新手：在線體驗App開始，熟悉 Qwen3 的基本能力和對話風格。
• 開發者/愛好者：如果硬件允許，強烈建議嘗試本地部署 Qwen3-30B-A3B 或 32B，這是真正“玩轉”大模型的開始。同時可以研究API 調用Qwen-Agent 框架
• 企業/研究機構：根據需求評估API 服務本地部署更大規模模型

別再猶豫了！選擇一條適合你的路徑，立刻開始探索 Qwen3 的世界吧！

不足之處

雖然 Qwen3 這波很頂，直接把開源模型的天花板又往上抬了一大截，但作為實踐派，咱們也得聊聊進步空間和未來可以期待的點嘛！ （純屬個人觀察和期待哈，歡迎討論！）

1、MoE 激活參數的想象空間？

旗艦版的 MoE 設計（235B 總參數，激活 22B）在效率和性能平衡上做得很好。

但咱也好奇，面對一些極端燒腦、需要“火力全開”的復雜推理場景時，未來有沒有可能通過某種方式（比如特定模式或API選項）激活更多參數，來沖擊一下性能的絕對上限？

當然，這得開發者在成本和效果間做權衡。

2、代碼能力還能更“兇”嗎？

代碼生成和理解是檢驗大模型能力的試金石。

Qwen3 的代碼能力試下來還不錯，但和市面上一些專門面向開發者的頂級模型（比如深度優化的 GPT-4 或 GitHub Copilot 企業版）在處理大型復雜項目、冷門語言或框架、以及代碼調試、自動修復等更精細化場景時，是否還有進一步提升的空間？

非常期待后續社區的深度評測和阿里的持續優化！

3、擁抱多模態的步伐能更快些嗎？

現在 AI 界卷的就是個“全能”，光能聊文字還不夠，得能看圖、能聽聲、甚至理解視頻。

目前看 Qwen3 主要發力點還在文本和代碼，啥時候能集成更強的原生圖像理解、視頻分析等多模態能力，把“眼耳口鼻”都打通？

期待一波Qwen3-VL

Qwen3 對 Agent 的支持是巨大進步，但從“理論支持”到“穩定好用”往往需要大量打磨。

真實世界任務的復雜性、魯棒性要求、長鏈條任務的穩定性、工具調用失敗后的容錯處理等，都需要時間和大量用戶反饋來檢驗和迭代。

期待看到更多基于 Qwen3 的 Agent 在實際場景中被“錘煉”！

結語

好了，關于 Qwen3 的深度解讀和實戰指南，

甲木今天就先帶大家“飚車”到這里。

那么，面對 Qwen3 這樣強大的 AI 工具，我們該怎么做？

甲木的態度一直很明確：不要焦慮，不要恐懼，更不要躺平！

AI 的發展速度確實很快，但它始終是工具，是增強我們能力的翅膀。工具越強大，我們越應該思考如何駕馭它，而不是被它取代。

人的價值，永遠在于：

• 提出正確的問題。
• 設定有意義的目標。
• 發揮獨特的創造力。
• 進行深度的思考和決策。
• 保持學習和適應的能力。

Qwen3 的出現，給了我們一個前所未有的機會，去探索 AI 的邊界，去創造新的應用，去解決過去難以解決的問題。

所以，

• 立刻行動起來！去體驗，去測試，去玩耍！“干中學，玩中學”，在實踐中找到感覺。
• 打開你的腦洞！想想 Qwen3 能在你的學習、工作、生活中幫你做點什么？上面 SVG 卡片的例子只是拋磚引玉，你能想到更酷的應用嗎？
• 擁抱 Agent 思維！開始思考如何讓 AI 幫你“干活”，而不僅僅是“聊天”。
• 保持學習，保持好奇！AI 的世界日新月異，持續關注，不斷學習，才能立于潮頭。

記住那句話：人要比 AI 更“兇”！ 這里的“兇”，不是兇狠，而是指我們的主動性、創造性和駕馭技術的能力要更勝一籌！

AI 的浪潮已經奔涌而來，與其在岸邊觀望，不如勇敢地跳上 Qwen3 這艘性能強勁的“沖浪板”，

一起去乘風破浪吧！

我是甲木，一個強實踐導向的 AI 應用布道者，致力于幫助普通人擁抱 AI，提升效率。關注我，我們一起在 AI 的星辰大海里打怪升級！

呼～ 長文終于碼完！希望能幫你徹底搞懂 Qwen3，并點燃你探索 AI 的熱情！

如果你覺得甲木這篇“喂飯級”解讀對你有幫助，請務必：

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• 你打算用 Qwen3 來做點什么？
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