豪橫的阿里又甩出王炸——通義千問Qwen3系列模型，不僅一口氣推出8個不同參數規模的模型，還全部免費開放！

可以說，這次阿里把不差錢做到極致，一款模型做了八個不同參數規模， 小到一個 AI 客服大到科研團隊研究任務都能應用。

有能在手機平板上運行的輕量模型，0.6B、1.7B參數模型，可以在在手機上寫作文、翻譯外文短信，畫圖，解數學題，甚至編代碼。

有平衡性能的“中型選手”，8B、14B參數的模型，適合中小企業或普通開發者。開網店的老板用這個規模就能訓練出能秒懂"這件毛衣洗了會不會起球"這類靈魂拷問的"神仙客服"。

還有超大規模的“全能大腦”的235B參數模型，Qwen3-235B-A22B就像超級計算機，能處理超復雜的任務，比如幫科研團隊分析數萬篇論文，或者為大公司預測全球市場趨勢。

企業還可以根據自己的需求，用不同模型搭建專屬AI系統。比如銀行可以用大模型分析風險，用小模型優化客服，一套模型搞定。

除了這些，Qwen3大模型還有一個很厲害的新功能——“混合推理機制”。

大家都習慣了使用Deepseek深度思考的推理模式，不過很多時候一個超級簡單的問題，DS也能給你深度思考一大推，屬實沒必要。

Qwen3的混合推理想到了這一點，變得更智能，將 “快思考” 和 “慢思考” 兩種模式融合，它能自己判斷問題的難度 ，自動選擇“快”還是“慢”模式。

如果你只是問天氣，或讓寫一個祝福語，Qwen3會用“快思考”模式給你秒答，算力消耗低，耗電量堪比手機開手電筒。

以下是Qwen3和deepseek的對比，可以看看：

像解數學題、寫代碼是不是很難？Qwen3這時就會自動切換到“慢思考”，調用全部知識庫反復驗算。

有個網友給Qwen3一個經典邏輯陷阱題：

一位農夫需要將一頭狼、一只羊以及一盆菜運送到河對岸。然而，河岸邊僅有一艘小船可供使用，并且每次農夫只能攜帶其中一樣物品乘船過河。值得注意的是，當農夫不在旁邊時，狼會攻擊并吃掉羊，羊也會啃食那盆菜。請問，農夫應該怎樣規劃過河的步驟，才能確保狼、羊和菜都能安全地抵達河對岸呢？

Qwen3回答的很不錯：

我們來重點看看它的推理過程，通過不斷推翻方案，最終得出正確答案，跟人類的思維邏輯非常相近。

隨著Qwen3模型的爆火，更多網友也第一時間進行了試玩。

有人做出3D物理空間感十足的頁面設計：

大家測評之后發現它的一個新亮點，具備極強的自我迭代能力，能精確找到代碼bug，并予以修復。

Qwen3還支持119種語言特性，有外國人用小語種解釋愛因斯坦相對論，全部都用大白話，小學生也能看懂。

網上甚至出現有完全不懂代碼的小白做出能提醒喝水的APP。

模型生成的 HTML + JavaScript 代碼在瀏覽器端可直接運行交互，“零門檻編程” 體驗爽感拉滿。

現在通義千問的開源模型衍生模型數量已經突破10萬，是全球最大的開源大模型族群。

像Qwen3這樣的開源多模態模型正在強力地打破技術的壁壘，再也不存在繪畫，編程，寫作這類技術卡點，人們可以自由的把腦海中的想法變成真金白銀。

嗅覺敏銳者的變現之路也早已開始：

利用 AI 創作短視頻、設計商品，在社交媒體平臺吸引流量賺取收益；

現在為企業提供 AI本地化部署，大模型能力上去了，對顯卡要求就降低了，私有化本地化部署成本就是普通規模企業也可以承受的啦。

我原來就說過，沒有AI硬件的普及，就不會出現AI應用市場的爆發。

這就是阿里開源大模型的意義所在，讓AI應用門檻急劇降低，反而開啟了AI紅利的大門。

AI是一個很長的賽道，不是一年兩年的紅利，所以秋葉在2023年2月份就宣布要All in AI，就是跟著時代脈搏一步步進化。

最近我們推出【AI智能體實戰營】，就是提前預判了大模型的下一步動態，要落地結合企業業務應用，不用智能體真不行。

說真的，秋葉【AI智能體實戰營】誠意滿滿。

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