现在的大模型发布，不知道怎么回事，都喜欢在夜里发布。

看了看官方发布的文章，标题是：思深，行速。其实这个标题也就代表了 Qwen3 这款大模型的特点。

阿里这次一口气是开源了 8 款模型，两个 MoE 模型和六个 Dense 模型。

两个 MoE 模型，分别是：

Qwen3-235B-A22B，一个拥有 2350 多亿总参数和 220 多亿激活参数的大模型。

wen3-30B-A3B，一个拥有约 300 亿总参数和 30 亿激活参数的小型 MoE 模型。

六个 Dense 模型，型号分别是：Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B 。

这次 Qwen3 大模型的核心亮点是支持两种思考模式：

1、思考模式：在这种模式下，模型会逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案。这种方法非常适合需要深入思考的复杂问题。

2、非思考模式：在此模式中，模型提供快速、近乎即时的响应，适用于那些对速度要求高于深度的简单问题。

简单来讲就是两种思考模式相结合，俗称混合推理模型，这也是国内首个混合推理模型。什么意思呢，就是复杂答案深度思考，简单答案直接秒回，自动切换。这种方式的好处就是在提升智力同时，还能节省算力。

所以，混合推理模型的特点就是：杀鸡的时候，没必要使用牛刀，好钢用在刀刃上。

基于这种设计思路，所以，Qwen3 模型部署要求大幅降低，旗舰模型仅需4张H20就能本地部署，部署成本估算下来是能比R1下降超 6 成，成本还只要 Deepseek的 1/3 ，参数虽然只有同行三分之一，性能却直接冲上全球榜首。

这也是为什么能被称为 AI 界的“性价比屠夫”的原因。

而且 Qwen3 模型增强了 Agent 能力和代码能力，同时也加强了对 MCP 的支持。

我不知道大家发现了没有？今年在 AI 领域有两个非常突出的趋势。

1、自从 DeepSeek 爆火以来，之后发布的大模型不再堆参数，堆 GPU 了，而是更倾向于优化训练参数少，性能更好的小模型。也就是 AI 大模型更加务实了，更加落地了。

过去的大模型就像疯狂背书的"书呆子"——参数越多越好，需要消耗大量GPU显卡。但现在大家突然发现：会考试的学生不一定是背最多书的。

2、MCP 越来越火了，大模型都支持 MCP 了，未来「模型即产品」这个概念是一个趋势。由于 MCP 的爆火，很多产品和服务都开放了 MCP 接口，对 MCP 的支持，大模型可以干更多的事情了，今年是 Agent 元年一点也不假。

基于此，我感觉未来最可能看到的场景是：你手机里同时运行着十几个微型AI，有的专门处理语音，有的擅长数学计算，有的负责联网查询——它们像一支分工明确的小分队，共同完成你发出的每一个指令。而这背后消耗的算力，可能比你现在刷短视频还要少。

最后，我测试了一下最新的 Qwen3 的代码能力和总结提炼的能力，让它帮我做一个可视化的网页海报。

这是 Qwen3 给这篇文章生成的 SVG 格式的海报，效果是不是很不错？（见图四）

我感觉挺好的，对这篇文章的内容的总结提炼很到位，而且用代码的形式生成的海报也挺好看的。

大家可以去试一试，已经在 Qwen 官网上上线了。#人工智能[超话]##AI创造营##AI生活指南##微博新知#