共计 3555 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
快乐的QwensWeek！Qwen3推理模型震撼来袭！
全新开源的Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507在推理能力和通用性能上实现了显著提升，与Gemini-2.5 pro、O4-mini等顶尖闭源模型相媲美，并在全球开源模型中创造了SOTA最佳表现：
- 在编程（LiveCodeBench）和数学（AIME25）等核心领域，Qwen3推理模型的推理能力取得了新的突破；
- 在知识（SuperGPQA）、创意写作（WritingBench）、人类偏好对齐（Arena-Hard v2）和多语言能力（MultilF）等方面，Qwen3推理模型同样展现了显著进步；
- 新模型支持256K长文本理解，轻松处理超长上下文。
期待大家从推理效果、工程集成、成本控制和上下文管理等方面分享您在试用或评估Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507过程中的真实体验与深刻见解！
在这一周，AI界的焦点无疑是Qwen，短短几天内，该模型接连推出三款新作和一款附加服务：
- 周一：发布了Qwen3-235B非思考模式（Non-thinking），其性能与众多国内外顶尖闭源模型持平或超越，正面挑战Claude Opus 4的非思考版本。
- 周三：Qwen3-Coder-480B问世，参数量高达480B，其Agentic Coding能力与Claude Sonnet 4不相上下。
- 周四，尽管没有推出新开源模型，但基于Qwen3的大模型开发的翻译模型Qwen-MT作为附加服务，支持92种语言和方言，其性能优于同等级的GPT-4.1-mini和Gemini-2.5-flash。
- 周五：Qwen3-235B思考模式（Thinking）上线，再次刷新SOTA分数，成为当今全球最强的开源推理模型，性能与闭源的Gemini 2.5 Pro相抗衡。
这还不是结束，Qwen团队已经透露下周将继续发布新模型，暗示将推出更小、更快、更强的闪电级模型。这显然是一次经过精心策划的模型发布，我只想说：希望这样的发布能再来得更猛烈一些！
AI圈的朋友们开玩笑说，现在每天都要熬夜到深夜，以前是害怕错过海外的AI动态，现在则是担心一觉醒来，Qwen又一次重新定义了SOTA。
当然，Qwen并非故意让大家熬夜，而是因为真实的DDL冲刺。Qwen3-Coder熬了一夜，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507则在周五下午下班前正式发布（这次轮到国外团队熬夜了）。毕竟，Qwen的开源可不是简单的上传，而是为大家做了大量的上下游Infra社区工作。
这一波真是值得敬佩！Qwen团队的成员们一定要注意休息啊！下周二再发布flash模型也不迟！（狗头）
这样的发布节奏已经不仅仅是单纯的“卷”，我认为可以称之为饱和式开源，这正是Qwen的工作表现。
先来看一下最新发布的模型。
自四月底Qwen3发布以来，不到三个月，Qwen便推出了这次“小更新”。此次更新中，Qwen3的混合思维模式重新拆分为对话和推理两个模型，推理思维链的长度延伸至超过80k：
在推理模式下，Qwen3-235B-2507的分数相比于Qwen3大幅提升，在AIME25、LiveCodeBench v6、Arena-Hard等多个评测集上超越了Gemini 2.5 Pro和o4-mini等闭源模型：
以下是更详细的分数：
QwenChat网站上已更新至最新模型版本，欢迎免费体验：Qwen Chat
对于有条件自行部署的用户，也可以通过HuggingFace或魔搭获取模型：
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
- https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
为何大家选择Qwen，卷的尽头又是阿里？
除了模型的优异表现，今天我想多聊聊Qwen的开源影响力。
昨天有朋友问：“Qwen3真的能与Gemini 2.5 Pro相抗衡吗？”我回答：“当一个200B级别的开源模型被拿来与闭源SOTA对比时，它就已经不再是输家。”
许多普通用户对Qwen的体验和感受并不明显，有人则称我是“千问吹”。我觉得这很荣幸，就是要吹，不吹怎么让Qwen有动力继续开源。
我认为Qwen的成功归功于它实现了全尺寸、全场景、开发者友好的目标。
如今，Qwen已成为全球衍生模型生态中最庞大的基础模型。早在Qwen2.5时代，Qwen就已超越Llama的衍生模型数量，位居全球第一。今年以来，Qwen不断巩固其开源的霸主地位。
在HuggingFace平台上，基于Qwen的模型数量已接近15万个，占据HuggingFace上所有模型的7.9%。
相比之下，Llama的衍生模型有13.5万个，BERT有4.2万个，Mistral有3.5万个，GPT有3.4万个。
值得注意的是，Qwen官方仅发布了327个模型，意味着每个模型都衍生出了成百上千个第三方模型。
这说明什么呢？
这表明大量开发者正以真金白银的GPU小时为Qwen投票，自发地基于Qwen训练自己的模型。
为什么选择Qwen？
- 首先是尺寸全，从0.6B到235B（以及480B的Coder模型），Qwen3几乎覆盖了所有场景，并在每个尺寸上都接近SOTA成绩。
- 其次是场景全，除了文本模型，Qwen还陆续推出了视觉模型、TTS模型等多模态模型。
- 更重要的是开发者友好。与一些模型仅提供权重，开发者需自行适配框架、进行量化和处理问题相比，Qwen的开源更像是“交钥匙工程”，省时省力。
Qwen每次发布后，社区都会迅速响应。HuggingFace、vLLM、Ollama、LMStudio等全球主流工具和社区几乎都能在第一时间完成兼容支持。这不是偶然，而是千问团队在模型发布前付出了巨大的精力去逐一对接、调试和优化的结果。
这种对开发者关系的极致重视，使得每个使用Qwen模型的人都能立即上手，而不是面对一堆文件无从下手。
毫不夸张地说，当前学术界和产业界在相当程度上依赖Qwen的基础模型进行科研和落地。高校的朋友甚至开玩笑说，研究组里的几个研究生就指望Qwen的小模型基座来顺利毕业。
因此，Qwen的开源工作是最彻底、最扎实的，这使得它能够吸引更多开发者，共同构建开放、繁荣、人人可用的技术生态。
国内开源与国外闭源，悄然变化的格局
如果我们把视线拉得更远些，会发现一个更大的竞争格局正在悄然变化。
随着大模型的兴起，美国一直是AI的风向标。一年前，OpenAI引领模型和产品的潮流，而Meta则是开源的佼佼者。但如今，情况正在发生转变。
- OpenAI曾表示将发布自GPT-2以来的首个开源模型，却一再失信；
- Meta在经历Llama 4的失利后，决定转向闭源阵营；
- xAI曾承诺开源上一代模型，而Grok 4发布时却未提及Grok 3开源的事宜。
- Claude、Gemini一向保持闭源…
当国外顶尖公司走向“闭源保守”时，以Qwen为首的中国力量，勇敢地扛起了开源的大旗。
这种悄然发生的战略逆转说明，中国企业不再是先进技术的追随者和使用者，而是正逐渐成为全球AI开源生态的“基础设施提供者”和“游戏规则的制定者”。
因此，我们看到，越来越多的国外开发者选择了Qwen，成为Qwen的忠实用户：
这，就是在这场技术竞争中，属于中国开源力量的阳谋。
总结：开源定义未来，Qwen已握船票
总的来说，这周Qwen的三连发，其意义远超模型本身。
- Qwen以硬核技术和卓越的分数，打破了闭源模型的性能垄断；
- Qwen通过极致的“饱和式开源”，提供了最全的尺寸和场景模型；
- Qwen以“交钥匙工程”的开发体验，吸引了大量社区朋友，赢得了全球开发者的认可。
对于中小企业和开发者而言，创新的门槛从未如此之低。曾经需要支付高昂成本的顶尖AI能力，如今触手可及，真正朝着科技平等和AI普惠迈进.
展望全球，当硅谷巨头们在开源和闭源的十字路口犹豫不决，甚至出现战略倒退时，以Qwen为代表的中国AI力量，用最果敢的行动给出了自己的答案：
最彻底的开放，才是最坚固的护城河。
下一个时代，或许真的会由开源来定义，而手握最强性能、最全矩阵、最大生态的通义千问，已经牢牢把握了那张驶向未来、问鼎全球的最重要船票。
