## 472｜国内开源AI不再一枝独秀，3个场景实测阿里Qwen3好不好用

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今天我想跟大家聊聊最近几天非常热的一个话题——阿里刚刚发布的新一代开源大模型Qwen3。这次的发布，在我看来，不仅仅是“千问”系列模型的一次大版本迭代，还有着非常大的突破意义。

为什么这么说？要知道，自DeepSeek R1发布以来，开源领域顶尖模型的能力便引发了极大关注。

这种关注背后有一个重要背景：在DeepSeek出现之前，开源模型的领军者是由脸书公司推出的 Llama 系列。但是他们最新版本的表现遭遇了滑铁卢，被很多开发者公开吐槽，说新版本的性能远不如宣传中那么好。并且有用户怀疑，发布会上展示的很多数据排行，是通过“刷题训练”方式特意优化的，相当于提前作弊。并且社交媒体上也有匿名的 Meta内部员工出来爆料，更引发了大家对Llama4的怀疑。

在这种情况下，Qwen3的表现自然就更受关注了。毕竟DeepSeek算是一个单点突破，如果能有更多开源模型也拿出亮眼的成果，这对全球的企业和开发者都很有意义。至少说明，随着生态越来越完善，开源模型会在竞争力上跟最强的闭源模型掰掰手腕。

我先简单给大家介绍一下Qwen3的几个关键突破，不过我更希望你重点听的部分，是我做测试的部分。我拿了几个贴近生活的例子，来看看它在真实场景下的表现到底怎么样。

在我看来，Qwen3的第一个亮点，就是它在性能的“宽度”和“深度”上下了功夫。这次它一共放出来八款开源模型，其中有6款常规稠密模型，还有两款采用混合专家架构MoE的超大模型，其中最大的模型的总参数达到了2350亿。

啥是MoE架构？可能有些第一次听说的同学会有点懵。简单讲，就是这个大模型里其实藏着一个“专家团队”，每个专家都有自己擅长的领域或者任务。模型在面对不同问题时，会只调用相关的专家来回答，这样既省资源，又提升了推理的效率和效果。而传统的稠密模型就像一个通才，虽然能力强，但每次都要全员上阵，处理任务的效率和灵活性就没那么高了。

比如刚才提到的那个最大模型，虽然总参数高达2350亿，但它每次推理其实只激活了220亿参数。也就是说，它并不是每次都全量调用，而是按需出动。而且，其他几个小体量的模型在测试中的表现也不错。这就意味着，对于很多企业或者高校来说，可以根据自己的任务需求，选择规模最合适的模型，不必一上来就用那种最庞大、最耗算力的大模型了。

Qwen3的第二个亮点，是引入了“双模式思维”。用过DeepSeek的同学可能都有过这样的困惑：为啥有些明明特别简单的问题，DeepSeek却非得反复思考、反复纠结一番。

这就有点像我们中学班上的学霸，碰上一道特别简单的题时，第一反应往往是：“不可能这么简单吧？出题老师肯定挖了坑！”于是开始左右琢磨，纠结半天。

这次我提了一个问题，同时问了DeepSeek和Qwen3。两个模型都答对了，但DeepSeek居然光是思考过程就写了六千多字、耗时五六分钟，而Qwen3只用了十几秒就给出了答案。

这就是Qwen3这次的一个新设计 —— 支持“思考模式”和“非思考模式”的灵活切换。面对简单问题时，模型会启用快速反应的“非思考模式”，有点像人类的直觉反应，瞬间给出答案。而在遇到复杂任务时，它则会切换到“思考模式”，进入逐步推理的状态，模拟人类那种“深思熟虑”的过程，经过多步推演后再得出结果。

这种设计，其实就是在响应速度和推理准确性之间，找到一个更聪明的平衡点。

第三个亮点，是Qwen3的高效架构设计带来了明显的成本优势。它的最大模型只需要4张英伟达H100显卡就能部署，而同等性能的其他模型通常得用到16张显卡。这无疑降低了部署门槛，对很多资源有限的团队来说，非常友好。

现在大家在通义APP或者网页端，已经可以直接体验到这款模型了。我自己也做了几个测试题，下面就带大家看看Qwen3的表现到底如何。

第一道题，是我模拟了一个“相亲相爱一家人”微信群的对话场景。群里一共有三代九口人，大家围绕晚餐的问题展开讨论：有人说不回来吃，有人说不能吃辣，有人提出要少油，还有人表示要去买菜。具体的聊天记录大家可以在文稿截图里看到。

我基于这段对话提出了三个问题：第一个是，根据大家的讨论，晚餐到底是在家做还是叫外卖？第二个是，需要准备哪些菜品，并把整体预算控制在300元以内。第三个问题是，最终九口人里有几个人实际会就餐？

这种题当然比不上那些复杂的数学推理题，但它更贴近我们的日常生活。毕竟，微信群里那种长篇、杂乱、多人参与的对话很常见，这时就需要AI能帮我们准确的拆解信息。

Qwen3非常迅速地拆解了整段聊天内容，准确得出了就餐人数和菜品清单，甚至还根据聊天记录中的时间节点，给出了做饭的建议。

接着，我又让它以微信消息的口吻写一段要发在群里的提醒文字，这个写作任务不但完成了，而且它还贴心地用代码框格式展示出来，方便我一键复制，直接粘贴到微信群里。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025050118/1874856427399490092/050118.jpeg)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025050118/1874856440284368436/050118.jpeg)

第二道题，我选择了一个和日常存钱、花销相关的问题。设定的主角是一个28岁的小张，每个月税后收入18000元，在北京租房，每月房租5500元。现在已知他的日常花销和现有存款，然后设定了两个奋斗目标：一个是“3年后能不能攒够20万元作为购房首付”，另一个是“能不能每年安排一次1.5万元的旅行”。

围绕这两个目标，我提了三个问题，重点是第一个：“按当前的收入和支出结构，距离存款目标还差多少钱？”

这个问题其实是个“无缺口”的情况，结果Qwen3非常快速就算出了答案 —— 没有缺口，完全可以达成目标。但DeepSeek却因为我的这个问法陷入了深深的纠结，它在推理过程中甚至写下了这样一句话：“明明没有缺口，为什么要问缺口是多少呢？我到底错在哪里了？”

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第三道题，我拿了Get笔记的几个功能去请教Qwen3，问它：在开发资源有限的情况下，作为一款AI笔记应用，我该优先做哪个功能？它从用户价值、技术依赖和开发工期三个维度，对几个功能进行了汇总和打分，让我一下子就看清了各个功能的价值点和优先级。

除了前面那三题，我还给它扔了一个表格，里面是三条投放视频的数据，包括播放量、点赞数、评论数、完播率和转化率。我的问题是：如果预算只能再追加5万元，这三条视频应该怎么分配投放资金？

这种问题对人类来说，其实也没有标准答案，即使是经验丰富的短视频运营，也常常很难迅速做出判断。但Qwen3 给出的方案很有参考价值：它建议视频B追加3万元，视频A加 1.5 万元，而视频C则只需要再投0.5万元。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025050118/1874856463906688564/050118.jpeg)

我把这几个题目的回答截图都放在了文稿里，大家可以自己看一看。对我来说，一个感受是Qwen3真正可以成为我们的工作助手。和它深入讨论问题时，常常会碰撞出新的思路。

这次Qwen3的迭代，我的另一个感受是“长出了一口气”。之前只有DeepSeek R1一枝独秀，而R1虽然强大，但在某些场景下并不是最合适的选择。可因为它是当时唯一能称得上“顶级思考模型”的开源方案，无论是政府机关、企业，还是高校，基本都只能选它来部署。

那时候我其实挺担心 —— 会不会开源模型的的高光只是昙花一现。但是Qwen3的推出，打破了这种局面。它不仅是对DeepSeek的有力挑战，也代表着国内AI模型真正进入了“你追我赶”的良性竞争阶段。这对整个中国的AI水平来说，都是一件好事。

而对我们这些普通开发者和使用者来说，最大的意义就是：终于可以根据自己的实际需求，选到更合适的工具来完成任务了。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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