随着Qwen3的发布，阿里也将依靠多模式和性价比。

今日上午，阿里云正式发布了Qwen3系列，从0.6B到235B，一口气打开了8个模型：2个MoE模型和6个Dense模型，形成了一个完整的阿里模型矩阵。

这次Qwen3的开源重塑了大模型标准，可以说是“后DeepSeek” 在R1时代，以阿里为代表的国内大公司正以实用思维、性价比和多模态能力，全面争夺DeepSeek的市场影响力。

01 Qwen3再次提高了世界开源标准

这一次，阿里云开源的Qwen3在架构、性能、推理速度和应用方向上都有了很大的创新和提升。MoE(混合专家)架构是Qwen3系列的模型架构。

旗舰模型 A22B-Qwen3-235B- 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，总参数约2350亿，每次推理时仅激活约220亿参数，性能极其抗打。可以和DeepSeek一起使用 R1、OpenAI o1、o3-mini、Grok Geminiini3和谷歌 2.5 目前市场上的主流大模型Pro等相互竞争。

其中一个亮点是：Qwen3-4B模型在一系列基准测试中与GPT-4o(2024-11-20版)进行了一系列基准测试。这说明阿里在推理效率上的提高并非以牺牲能力为代价。

它的轻量化模型Qwen3-30B-A3B和32B，在很多任务中的表现也足够令人满意。

此次Qwen3系列的一个主要创新特点是：除了基准测试中的亮眼表现外，混合思维模式。这种设计允许用户根据任务难度控制模型的推理量:在思维模式下，模型可以逐步推理，适合复杂的问题，强调深度思维。无思维模式:模型响应快，适合简单的问题，优先考虑速度。用更多的推理来解决难题，快速回答简单的问题。

此外，Qwen3已经能够支持119种语言和方言，以扩大其在国际应用端的知名度。外国网民对它的评价非常好。如果横向比较，Qwen3已经追上或超越了OpenAI。 o1、Gemini谷歌 2.5 Pro。

Qwen3还对近半年爆红的“AI智能体”概念进行了改进，强调了“智能体”的能力。举例来说，他们强化了Qwen3 模型代码和代理能力得到增强， MCP 让Qwen3的支持 学习如何思考，如何与环境互动。

就预训练而言，Qwen3 与数据集相比 Qwen2.5 在复杂的任务处理和多语言场景中，几乎翻了一番，达到了36000亿个token，涵盖了更广泛的领域知识和情境，再次提高了其表现。

此次Qwen3系列开源，Apachee统一采用。 2.0开源协议开放权重。一个完整的产品逻辑是通过“小杯-中杯-大杯-超大杯”构建的。Qwen宇宙"。

总的来说，Qwen3 在技术性能简单，成本价格，工具调用与MCP调用等各个方面都有了全面的提高，它已将开源世界的标准提高到了一个更高的水平。

02 DeepSeek光晕下的大厂百相

百度创始人李彦宏在4月25日的2025百度AI开发者大会上点名批评DeepSeek。“这不是万能的。它只能处理单一的文本，不能理解声音、照片、视频等多种模式的内容。更大的问题是缓慢和昂贵。中国市场上大多数大型API价格更低，反应更快。”

在DeepSeek巨大的光晕之下，他指出了中国大厂正以性价比与DeepSeek竞争的现状：实现更快的响应，以更小的参数，更低的成本，完成不属于DeepSeek的多模态效果。

阿里的Qwen3迅速引入了MoE架构和双模式推理设计，大大降低了实际使用中庞大模型的成本。DeepSeek 参数R1的三分之一，性能完全超过R1。

第一，Qwen3的MoE结构促使部分专家在推理过程中被激活，从而降低实际计算费用。例如，虽然Qwen3-235B-A22B的总参数达到了235B，但是每个token只需要计算9%(22B)左右的参数值。这就是说，在类似的硬件条件下，推理延迟并不像参数规模那样高。

其次，Qwen3的双模式推理设计有效分配了计算率。在“非思维模式”下，模型可以直接生成答案，实现接近实时响应；然而，当你需要“思维模式”时，你可以投入额外的计算资源进行多步推理。这种按需分配计算的策略使模型在大多数简单的互动中保持快速，并在关键时刻发挥深层推理能力。

事实上，这类似于腾讯的双轨思维。腾讯元宝于2025年2月13日接入DeepSeek R1满血版，几天后上线。 混元T1模型“强推理深度思维模式”，随后混元团队正式宣布Turbo S模型在线测试，声称在响应速度上比DeepSeek更快 R1更快。Turbo模型优化日常对话，弱化长链推理，追求即时回答能力。在腾讯内部的AI助手“元宝”应用中，Turbo快速思考和T1深度思考融为一体。用户可以在需要详细推理的时候调用T1，通常会默认使用Turbo即时回答。

这种双轨策略类似于阿里Qwen3单模式的双模式，为不同复杂度的问题提供多样化的模式，既保证了效果，又保证了速度。

DeepSeek R1自正式上线以来，其幻觉现象频繁发生，已成为各大厂商的目标。

百度就是其中的代表。在国内大型模型竞争中，百度经历了一个明显的战略转折点：在DeepSeek等影响下，从最初坚持闭源、寻找商业变现，到宣布开源、全面免费的重大转变。

2025年3月16日，百度如期发布了文心大模型4.5。文心4.5被定义为百度首个具有图像、文字、音频等多模式联合理解和生成能力的“原生多模式”模型。它引入了深度思维能力，可以逐步推理复杂问题，集成了百度自主研发的iRAG检索增强技术。

通过“深度搜索”功能，文心4.5可以自动识别外部知识来回答客户的问题，显著降低了幻觉率，这也是百度面对DeepSeek的信心。

就价格而言，百度也开始加码。百度AI开发者大会前几天发布的文心4.5Turbo，与文心4.5相比，价格下降了80%，每百万token的输入输出价格仅为DeepSeekek。 V3的40%。在大厂商面前，DeepSeek的成本优势已经化为乌有。

为了应对DeepSeek的竞争，字节跳动专注于多模式。2024年5月，其火山引擎团队首次全面介绍了编号“豆包”的大模型家族。自9个模型一口气出现以来，豆包一直专注于多模式模型的发展。

与其他喜欢强调模型参数和基准测试结果的厂商不同，字节刻意淡化参数的规模和列表，进而突出实际落地性能和低使用门槛，努力让大模型真正融入多样化的实际场景。

本月中旬，豆包1.5深度思维模式上线，在数学推理、编程竞赛、科学推理等专业领域表现超越DeepSeek。 除了R1，Doubao-1.5是最大的亮点。-thinking-pro-vision具有视觉推理理解能力，同时发布了豆包文生图3.0版，进一步丰富了多模态生态。

字节跳动多模态战略的背后，是敏锐感知大模型从技术概念向产品概念转变的路径。之后，DeepSeek 在R1时代，单纯追求参数规模和技术指标的提高已经不足以建立商品环城河。

字节跳动带着这个宇宙厂商的“互联网基因”，加入了大模型竞争。多模型的并进保证了它在文本、语音和图像方面的全面开花；极低的价格和广泛的商品植入为其获取了规模和数据。

总体而言，除专业领域的基准测试刷分外，价格、响应、多模态已成为各大厂商应对DeepSeek竞争的有力武器。在基本语言对话能力难以拉开距离的情况下，各大厂商通过产品思维找到了快速突破DeepSeek的差异化功能。

03 结合开源生态的长期和短期利益

随着DeepSeek、Llama、Qwen、智谱在开源生态建设上付出了越来越多的努力，开源已经成为主流路线之一。过去，大工厂专注于关闭源头来盈利，但现在开源被证明是获得生态和快速迭代的有效途径。DeepSeek进一步刺激了大工厂拥抱开源生态的决心，阿里全面开源的问题证明了 AI时代的主题是模型开源。

不难看出，国内大模式正在走向一个综合实力和效率竞争的时代，而不仅仅是基于参数和单点性能。

Qwen3、DeepSeek以及腾讯、百度、字节的各种“模型”迭代实践，反映了一个变化:每个人都在追求更高的性价比——性能要足够好，成本要足够低，应用要广泛。

可以说，在AI的后半段，我们正在进入。

OpenAI的研究人员姚顺雨最近发表了一篇长文，讨论了AI后半段应该致力于哪里:“从现在开始，AI将解决问题转化为定义问题。如果你想在‘后半段’蓬勃发展，你应该及时改变你的思维方式和技能，更接近产品经理的水平。”

阿里云CTO根据晚点采访、通义实验室负责人周靖人对开源大模型的战略意义:首先，作为核心生产要素，开源可以加速其普及，促进产业快速发展；其次，开源已经成为大模型创新的重要动力。

可预见：国内大型模型的落地方向将更贴近实际应用，而不仅仅是实验室模型的竞争。它还为开源大模型的参数值效率、推理成本提供了更加激烈的竞争区域。

本文来自微信微信官方账号“直接面对AI”，作者：涯山，36氪经授权发布。

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