【燊燚AI频道】开源 AI 新王者 Qwen3：混合推理 + 多语言支持，本地部署无压力

大家好，我是刘燊燚，欢迎来到本期视频！今天我们来深度聊聊最近AI领域的重磅消息——阿里巴巴通义千问团队发布的全新开源AI模型 千问3。
首先来看部署门槛。以往，许多强大的AI模型对硬件要求极高，普通用户和中小团队难以企及。但千问3打破了这一限制，中低端显卡就能轻松运行，大大降低了使用成本和技术门槛，让更多人能够体验前沿AI技术。
在核心技术 上，千问3独创快思考”与“慢思考”混合推理模式。遇到复杂的数学难题、代码编写或逻辑推理任务时，模型会进入 “慢思考”模式，像人类解题一样，逐步拆解、层层推导，确保答案精准可靠；而在日常聊天、简单问答这类场景下，“快思考”模式即刻启动，几乎瞬间响应，而且显存占用仅为同类模型的三分之一，实现了速度与效率的完美平衡。
多语言能力也是千问3的一大亮点。基于36万亿token的海量预训练数据，它支持119种语言，无论是中文、英文等主流语言，还是小语种交流、多语言翻译，都能轻松驾驭，指令理解与翻译能力尤为出色，为全球化应用提供了有力支撑。
从模型体系来看，千问3家族十分庞大，涵盖8款开源模型，包含2款MoE混合专家模型和6款Dense密集型模型，参数量从0.6B到235B不等，满足不同场景、不同规模的需求。所有模型均采用 Apache 2.0许可 ，完全 免费商用 ，这对开发者和企业来说无疑是重大利好。
具体到性能表现，千问3更是用实力说话。旗舰模型 千问3-235B-A22B，总参数2350亿，激活参数仅220亿，在编码、数学推理、工具调用等任务中，超越了谷歌的Gemini-2.5-Pro；小模型 千问3-4B 性能直逼上一代72B模型，适配手机端部署； 千问3-30B-A3B激活参数仅3B，却实现10倍性能提升，超越千问2.5-32B。
总的来说，千问3的发布，不仅是开源AI技术的重大飞跃，更为各行业智能化升级、开发者创新实践提供了强有力的工具。无论你是技术爱好者、企业从业者还是开发者，千问3都值得深入研究与应用。
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