嘿，听说了吗？前阵子著名 AI 科学家李飞飞所在团队（Stanford HAI）最新发布的《2025 年人工智能指数报告》里，阿里表现挺抢眼，有 6 款模型入选了「值得关注的 AI 模型」位列全球第三。这背后，是阿里多年来选择开源、技术积累的硬实力。

这不，阿里又带着他们家「通义千问」系列的新成员——Qwen3 来了！ 而且一上来就霸气侧漏，表现超过了 Deepseek-R1，并给全球开源模型排行榜来了波“大换血”，向世界秀了一波中国开源大模型的实力。

GitHub 地址：github.com/QwenLM/Qwen3

那么，这位阿里开源大模型的新同学——Qwen3，到底厉害在哪儿呢？咱们一起来瞅瞅。

一、Qwen3 全家桶：从小到大，满足不同需求

阿里这次真的是掏家底了，直接来了个「Qwen3 全家桶」，一口气开源了 8 款不同尺寸的模型：

• 常规款（Dense 模型）：从 0.6B 到 32B 参数，有小到能在手机上跑的迷你版，也有能支撑企业级应用的实力派。

• 隐藏菜单（MoE 模型）：更猛的 30B-A3B 和 235B-A22B。

  • 235B 的旗舰版：只需 4 张 H20 显卡就能实现本地部署，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。

  • 30B 的平民版：性能接近之前的 Qwen2.5-32B，适用于消费级别显卡。

这么多型号，不管你是个人开发者捣鼓着玩，还是精打细算的企业用户，都能找到适合你的“菜”。

二、混合推理模型：快起来像闪电，思考起来像学霸

这次 Qwen3 全系列均为混合推理模型，原生支持两种模式：

• 快速响应模式：遇到简单问题，“嗖”一下就能给答案，反应快，计算成本也低。

• 深度思考模式：碰到复杂问题，它也能像个老师一样，一步步来分析推理并自我反思，给出更周全、深入的回答。

切换模式也十分方便，请求时用 /think 和 /no_think 指令随时切换。厉害的是，Qwen3 能在同一个模型里稳定地玩转这两种模式，切换时性能损失也很小。仅需部署一个模型，就能支持两种模式，真正做到“一脑双模”。

# Ollama
ollama run qwen3:30b-a3b
# SGLang
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-30B-A3B --reasoning-parser qwen3
# vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1

想要禁用思考模式，也可以在启动时移除 --reasoning-parser 和 --enable-reasoning参数。

三、那性能到底怎么样？

说到成绩单 Qwen3 这次也取得了不俗的表现，最新的基准测试（Benchmark）结果：

旗舰版 Qwen3-235B-A22B，在好几个领域测试中刷新了开源模型的纪录。

通过优化架构、数据和训练方法，Qwen3 Dense 基础模型显著提升了效率，可以用更小的模型规模达到与 Qwen2.5 相当的性能水平。例如，Qwen3-1.7B/4B/8B/14B/32B-Base 的表现分别与 Qwen2.5-3B/7B/14B/32B/72B-Base 相当。

四、Agent 时代？Qwen3 已经准备好了

现在的大模型，光能聊天还不行，还得会干活！这就是 Agent 时代。

Qwen3 明显是有备而来，它天生就懂怎么跟其他工具和 API 打配合，原生支持 MCP 协议、工具调用、结构化输出等能力。

已关注

关注

重播 分享 赞

关闭

观看更多

更多

退出全屏

切换到竖屏全屏退出全屏

HelloGitHub已关注

分享视频

，时长00:55

0/0

00:00/00:55

切换到横屏模式

继续播放

进度条，百分之0

播放

00:00

/

00:55

00:55

全屏

倍速播放中

0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍

超清 流畅

您的浏览器不支持 video 标签

继续观看

阿里 Qwen3 开源了，这次有点猛！

观看更多

转载

,

阿里 Qwen3 开源了，这次有点猛！

HelloGitHub已关注

分享点赞在看

已同步到看一看写下你的评论

视频详情

这意味着，开发者可以用阿里开源的 Qwen-Agent 框架结合 Qwen3，更轻松快速地开发自己的 Agent 应用。比如，让 AI 帮你处理邮件、自动操作软件、查询信息并执行后续步骤等等，让 AI 从“能说”进化到“能做”！

GitHub 地址：github.com/QwenLM/Qwen-Agent

五、想试试？很简单，还免费！

看到这里，是不是有点心动，想上手体验下？安排！获取和使用 Qwen3 的途径不少：

• 直接下载模型：魔搭社区（ModelScope）或 Hugging Face 就能找到。

• 在线体验：打开通义 APP 或网站，可以直接跟 Qwen3 对话。

• API 调用：阿里云百炼平台提供了 API 服务。

Qwen3 在线体验：chat.qwen.ai

哦对了，提一嘴：Qwen3 系列模型用的是 Apache 2.0 开源协议，可以免费商用，这点挺重要的。

六、最后我的感觉：开源大模型，阿里是认真的

从一代千问到 Qwen2.5，再到今天的 Qwen3，能看到阿里在开源大模型这条路上走的很坚决。这不仅仅是秀肌肉，更是实打实的技术积累和开源决心。

之前大佬李飞飞团队就基于 Qwen 做出了不错的成果（s1-32B），现在有了更强的 Qwen3，无疑给全球开发者提供了一个更强大的基础模型，让大家能更容易地去探索和创新。

阿里也表态了，未来计划投入 3800 亿，继续加强云计算和 AI 基础设施。意思挺明白：基础打好了，欢迎大家来上面构建应用，一起把 AI 生态做大做强。

好了，介绍得差不多了，对 Qwen3 感兴趣的话，不妨去试试看吧！

• 在线体验：chat.qwen.ai

• Hugging Face：huggingface.co/Qwen

• GitHub：github.com/QwenLM/Qwen3

 

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

​

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

​