阿里巴巴推出新一代模型 Qwen3 系列，包括多款混合专家和密集模型，引发开源圈热议。其采用混合专家架构，预训练数据量大幅提升，部署成本降低，但长文本能力和幻觉问题仍有待解决。阿里以此为契机，强化通义千问与夸克的 “双子星” 格局，欲在竞争激烈的 AI 市场站稳脚跟，不过仍面临诸多挑战。

4月29日凌晨，阿里巴巴旗下通义千问团队正式发布并开源新一代模型Qwen3。此次发布的Qwen3系列涵盖了多个模型类型，包括2款参数规模为30B和235B的混合专家（MoE）模型，以及6款参数从0.6B到32B的密集模型。

作为国内首个混合推理模型家族，一经推出便迅速引发开源圈的激烈讨论：Qwen3能否成为下一个DeepSeek？

发布后不久，华为计算官方发文称，昇腾MindSpeed和MindIE一直以来同步支持Qwen系列模型，此次Qwen3系列开源后，已在MindSpeed和MindIE中实现开箱即用，完成了Qwen3的0Day适配。海光信息方面也表示，其DCU迅速完成对全部8款模型的无缝适配与调优。

“发布第二天，我们已经完成了本地化部署Qwen3-30B-A3B，用了单卡4090，目前对C端用户开放。”共绩算力COO王鹏告诉《IT时报》记者，目前Qwen3部署成本较低，Qwen3-235B-A22B只需要4张H20，而其小模型的部署成本则更低。亦有算力集群公司的工作人员告诉记者，Qwen3发布第二天已接到客户订单。

01 成本较DeepSeek大幅下降，仍未解决幻觉问题

与此前的模型相比，Qwen3有着明显提升。

在架构上，Qwen3采用混合专家（MoE）架构，以旗舰模型Qwen3-235B-A22B为例，总参数量高达235B，但激活仅需22B，大大降低了运行时对算力的即时需求。

这一设计使得模型在面对不同复杂程度的任务时，能够灵活调配计算资源，针对简单问题快速响应，复杂问题深度思考，实现“快思考”与“慢思考”的结合，兼顾效率与准确性，为模型应用开拓了更广阔的空间，有望改变行业对模型应用场景适配的传统思路。

预训练数据量的提升也是Qwen3的一大亮点。官方数据显示，其数据量跃升至36T，是Qwen2.5的三倍之多。多轮强化学习的运用，将非思考模式巧妙融入思考模型，优化了模型的智能处理逻辑，进一步提升了模型在推理、指令遵循、工具调用以及多语言能力等方面的表现。

与DeepSeek-R1相比，Qwen3参数量仅为其1/3，成本大幅下降。在部署方面，仅需4张H20即可部署Qwen3满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。“这对于中小企业和个人开发者而言，极大降低了使用高性能模型的成本门槛和部署时间。”王鹏表示。

但也有不少AI发烧友实测后在社交平台上指出，Qwen3在长文本能力上的表现并不算突出，有一定幻觉率，但在生成复杂代码、数学推理等方面，思考模式的表现明显好于非思考模式。《IT时报》记者使用Qwen3网页版尝试生成关于“去年五一小长假旅游数据与景区特性关联”的报告，Qwen3“普通”模式未能给出准确数据支持，出现了较高的幻觉率，但在“深度思考”模式下，幻觉率大幅降低，数据更加准确。

02 祭出AI“双子星”战略，阿里迫切想在C端站稳脚跟

在当下AI赛道，科技巨头们的每一步落子都备受瞩目。

近期，一则有关算力抢购的传闻甚嚣尘上，传言腾讯、阿里、字节跳动纷纷下场，重金争抢GPU算力资源。虽然字节跳动已出面辟谣，称相关信息不实，但这一传闻本身，足以反映科技大厂对AI战略布局的重视与急切。

作为AI发展的根基，算力的重要性不言而喻。阿里此前更是公开表态，未来三年将投入超3800亿元用于云和AI硬件基础设施建设。

当前，阿里集团各个业务板块将AI作为重要KPI，从阿里的整体AI战略布局来看，对AI的投入持续加大，试图强化通义千问与夸克的“双子星”格局。通义千问专注于支撑云上智能，夸克则着力打造端侧入口，协同推动阿里AI To C战略的落地。

与此前最大的不同是，“夸克”和“通义”成为Qwen3的主要体验入口，这两大App所有用户均可免费使用这一最新的开源模型。

“通义App在C端并没有打出声量，只能委以夸克重任。”一位阿里内部人士曾对《IT时报》记者表示。

通义千问凭借在多模态处理和复杂任务推理方面的技术优势，曾为阿里的B端企业服务及开发者生态提供了有力支撑。诸如飞猪旅行借助通义千问多模态模型，实现了用户方言语音规划行程的功能；Rokid AR眼镜搭载其技术后，能够进行实时翻译。通义千问在大模型开源上跑得很快，但是，其“通义”App在C端应用上并没有使出“撒手锏”。

反倒是夸克突破重围，第三方数据显示，2025年3月，夸克的MAU（月活跃人数）达到1.48亿，登上国内AI应用榜首。

2024年底至2025年初，阿里通过一系列组织架构调整和人才布局推进AI To C战略，将AI应用“通义”并入智能信息事业群，整合天猫精灵与夸克团队，并聘请顶尖AI科学家许主洪负责AI To C业务研发。

阿里AI战略仍有诸多挑战横亘在前。通义千问在维持技术优势的同时，如何进一步降低使用门槛，满足中小企业多样化的定制需求，成为亟待解决的难题。其API（应用程序编程接口）价格虽具备一定竞争力，但部分中小企业在技术对接与模型二次开发方面，仍面临诸多困难。夸克同样面临挑战，随着用户数量的快速增长，体验稀释问题逐渐凸显，部分功能在流量增加时响应速度变慢，这就要求夸克必须优化技术架构与服务器性能，以确保用户体验的稳定性。

AI市场竞争激烈，腾讯的混元大模型依托微信庞大的用户基础和生态优势，在微信多个入口为元宝争取亮相的机会，对C端用户形成“茧房式包裹”。字节跳动旗下的豆包借助旗下抖音的推流优势，在2024年11月MAU飙升至5998万，几乎长期霸榜AI应用下载量榜单前三。

虽然手握通义和夸克“双子星”，一条腿迈进开源圈，一条腿迈向C端用户，但在巨头环伺下，阿里AI战略的前路仍充满变数。