序言

週一，阿里巴巴，中國科技領域的領軍者，推出了Qwen3，公司聲稱這是一個突破性的 AI 模型集合，其性能可與（甚至優於）像 Google 和 OpenAI 這樣的巨頭的頂級模型相媲美。這些模型代表了 AI 推理能力的重大進步，其中大多數將通過 Hugging Face 和 GitHub 等平台在「開放」授權下提供使用。這一舉措很可能加劇競爭格局，特別是對於像 OpenAI 這樣的美國公司，這些公司受到壓力需要在國際同僚崛起的情況下推進自己的 AI 技術。此外，由於重大的政策變化旨在規範中國對關鍵 AI 訓練資源的取得，Qwen3 的推出在全球 AI 競爭中是一個策略性與戰略性的舉措。

懶人包

Qwen3 模型，範圍從0.6到2350億個參數，是「混合式」AI 模型。他們可以迅速推理和處理各種任務，超過頂尖競爭者的模型，並支持119種語言。

主要內容

阿里巴巴的新 AI 產品 Qwen3 包含一系列模型，其複雜性範圍甚廣，根據其參數數量來衡量—從0.6億開始到達一個令人印象深刻的2350億。AI 模型中的參數至關重要，因為它們直接與模型解決複雜問題的能力相關：通常參數越多，性能越好。

Qwen3的問世凸顯了由中國創新者主導的 AI 發展的顯著趨勢。這一浪潮對美國 AI 實驗室構成了巨大挑戰，激勵他們持續進步。在國際政策背景設計的部分目的在於限制中國獲取最先進的半導體以用於 AI 訓練下，阿里巴巴的 Qwen3 不僅反映了中國模型日益增長的靈活性，也強調了一個更加複雜的全球 AI 戰略。

被描述為「混合式」，Qwen3 模型被設計為雙功能的：吸取複雜問題解決任務—類似於 OpenAI 當前模型所做的深入分析—同時也能為較簡單的問題提供快速解決方案。其推理的精細度讓它們與眾不同，使這些模型能夠有效驗證數據並提高準確性，儘管這種徹底性可能導致處理時間的增加。

某些 Qwen3 模型中具有的獨特特徵是專家混合（MoE）架構。這種先進的方法通過將任務分解為較小的、可管理的組件並將它們外包給專門的子模型來優化計算效率。這種架構確保了細微的準確性，同時保持運作的敏捷性。

在實際應用中，Qwen3 模型在多語言能力上表現出色，支持119種語言，並基於近36萬億個字元組成的龐大數據集上構建。訓練資源包括課本、互動查詢、編碼片段和 AI 生成的輸出，為 AI 階層制定了一個新的基準。這種嚴謹的數據環境提升了 Qwen3 的性能，顯著超越其前輩 Qwen2。

性能數據證實了 Qwen3 的強大。例如，卓越的 Qwen-3-235B-A22B 模型在嚴格的程式設計和數學評估中超越了諸如 OpenAI 的 o3-mini 和 Google 的 Gemini 2.5 Pro 這樣的高端競爭對手。然而，這個特定模型 Qwen-3-235B-A22B 還未公開取得。

系列中的其他模型，如 Qwen3-32B，仍然可以取得並在某些專有和開放模型中保持競爭，在語言和編碼基準等臭名昭著的艱難 AI 任務中超越對手。

除了純粹的能力之外，Qwen3 提供了令人印象深刻的工具調用效率，結合了先進的指令跟隨和數據處理機制。模型可從像 Fireworks AI 和 Hyperbolic 的雲服務中獲得，為多樣的用戶群提供了一個靈活的技術資產。

地緣政治方面亦明顯，比如美國和中國在高科技領域的重大貿易限制。然而，正如 Baseten 的 CEO Tuhin Srivastava 所暗示的，像 Qwen3 這樣的模型的出現顯示了一種開源 AI 版本的趨勢，可能會與傳統的封閉源平台競爭，保證在國內和全球範圍內，創新將持續不斷。

關鍵見解表