深夜，科技圈投下一颗“核弹”，阿里 Qwen3 横空出世，直接封神全球开源模型王座！成本暴降，性能狂飙，碾压一众顶尖对手，开源仅 3 小时，GitHub 狂揽 17k 星，热度席卷全球！

一、Qwen3：出道即巅峰，吊打全球顶尖模型！

这次阿里的Qwen3 开源，简直是一场“降维打击”！参数量只有竞品 DeepSeek-R1 的 1/3，性能却直接爆表！在数学、代码、推理等各项测试里，Qwen3 都把对手按在地上摩擦。

比如在奥数 AIME25 测评里，Qwen3 拿下 81.5 高分，直接刷新开源模型纪录；

在代码评测 LiveCodeBench 上，更是突破 70 分大关，超越了 Grok3！

让很多网友直呼：“这哪是模型，简直是作弊外挂！”

而且Qwen3 的部署成本低到感人，仅需 4 张 H20 显卡就能满血运行，显存占用只有同性能模型的 1/3！这意味着啥？

小团队、个人开发者都能轻松上手，再也不用被高昂的算力成本劝退了！

二、混合推理模式：快慢随心，想咋答就咋答！

Qwen3 最牛的，还得数它的“混合推理模式”。

简单来说，就是它既能“秒回”简单问题，又能“深度思考”复杂难题。就像你聊天时，朋友问“晚上吃啥”，它能瞬间秒回“不如吃火锅”；

但要是遇到“如何解决世界性能源危机”这种世纪难题，它也能一步步拆解分析，给出专业答案。

这种模式太实用了！日常聊天、客服咨询用“非思考模式”快速回复，节省时间；学术研究、编程开发用“思考模式”深度推理，确保精准。网友评价：“一个模型，两种灵魂，Qwen3 简直是开了挂的智能体！”

三、多语言支持：全球通吃，119 种语言一键搞定！

Qwen3 的多语言能力也让我惊掉下巴！它支持 119 种语言和方言，从英语、法语、中文这种通用语言，到缅甸语、孟加拉语、越南语这种小语种，全都手到擒来。这意味着啥？无论你是国内开发者，还是国外技术宅，都能直接用母语调用 Qwen3。

想象一下，非洲的程序员用斯瓦希里语写代码，印度的工程师用泰米尔语做学术研究，中东的创业者用阿拉伯语开发商业应用…… 全球开发者的生产力都被 Qwen3 拉满了！网友调侃：“Qwen3 开源后，联合国开会都不需要翻译了！”

四、智能体能力：工具调用大师，效率直接翻倍！

Qwen3 还是个“工具调用大师”，能轻松和外部工具集成。比如你可以直接用 Qwen3 操作数据库、调用 API、运行代码解释器，甚至控制智能硬件。更绝的是，阿里还推出了 Qwen-Agent 框架，把复杂的工具调用封装成简单指令，小白也能轻松上手。

有开发者分享案例：“我用 Qwen3 搭建了一个自动下单系统，它能自动识别商品信息、计算价格、调用支付接口，全程只需要几行代码！效率直接翻倍，这哪里是工具，分明是个人工智能助理！”

五、开源秒下：3 小时狂揽 17k 星，全球开发者疯抢！

Qwen3 开源仅 3 小时，GitHub 上就狂揽 17k 星！这热度简直比春节抢红包还疯狂。全球开发者都迫不及待地下载体验，甚至有苹果工程师 Awni Hannun 站台，宣布 Qwen3 已适配 MLX 框架，可以无缝运行在 iPhone 和 Mac 设备上。

而且这次阿里开源的力度非常大，直接把8 款不同尺寸的模型全部放出，从手机端适配的 4B 模型，到企业级的 32B 模型，各种场景都能覆盖。很多网友直言：“这哪里是开源，简直是全球开发者的狂欢节！”

六、上手超简单：5 分钟搭建专属 Qwen3 应用！

为了让小白也能快速上手Qwen3，阿里还发布了一键部署教程。无论是用 Hugging Face 的 transformers 库，还是通过阿里云百炼调用 API，5 分钟就能搭建起一个专属的 Qwen3 应用。

（一）部署推理示例（使用 transformers）

Transformers 作为 Hugging Face 提供的通用模型库，适用于各种模型的推理任务，支持丰富的模型种类和灵活的推理配置。

1. 安装必要的库

pip install transformers modelscope

2. 加载模型并生成文本

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 指定模型名称model_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B" # 加载分词器和模型tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(    model_name,    torch_dtype="auto",    device_map="auto") # 准备模型输入prompt = "Give me a short introduction to large language model."messages = [{"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(    messages,    tokenize=False,    add_generation_prompt=True,    enable_thinking=True  # 默认启用思考模式)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # 执行文本生成generated_ids = model.generate(    **model_inputs,    max_new_tokens=32768)output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() # 解析思考内容和最终回答try:    # 查找 </think> 标签的索引    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)except ValueError:    index = 0 thinking_content = tokenizer.decode(    output_ids[:index],    skip_special_tokens=True).strip("\n")content = tokenizer.decode(    output_ids[index:],    skip_special_tokens=True).strip("\n") print("thinking content:", thinking_content)print("content:", content)

3. 禁用思考模式

只需将`enable_thinking` 参数设置为 `False` 即可：

text = tokenizer.apply_chat_template(    messages,    tokenize=False,    add_generation_prompt=True,    enable_thinking=False  # 禁用思考模式)

（二）部署推理示例（使用 SGLang）

SGLang 是专为高效推理设计的框架，适合在资源受限的环境中快速部署模型，提供高性能的推理服务。

1. 安装 SGLang

pip install sglang

2. 启动服务器

python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-30B-A3B --reasoning-parser qwen3

（三）部署推理示例（使用 vLLM）

vLLM 专注于大规模语言模型的高效推理，能有效管理多线程和多进程任务，适合处理高并发的推理请求。

1. 安装 vLLM

pip install vllm

2. 启动服务器

vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1

（四）部署推理示例（使用 ollama）

Ollama 提供了轻量级的本地部署方案，适合在本地环境中快速启动和运行模型，方便用户测试和验证模型功能。

1. 安装 ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 运行模型

ollama run qwen3:8b

七、总结&展望

这次Qwen3 的发布，不仅仅是一个模型的开源，更是全球人工智能发展的重要里程碑。通过混合推理模式、多语言支持和工具调用能力的结合，Qwen3 为通用人工智能 AGI 的实现铺平了道路。

阿里在官方博客中提到：“Qwen3 是我们迈向 AGI 的关键一步。未来我们将继续扩大数据规模、优化模型架构，让 Qwen3 能够处理更复杂的任务，支持更多模态，甚至实现自主学习。” 网友纷纷留言：“AGI 的时代，真的要来了！”

八、项目资料

在线体验：https://chat.qwen.ai/

GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen3

魔搭社区：https://modelscope.cn/collections/Qwen3

只需要打开网页，输入问题，就能感受Qwen3 的科幻级能力。无论是用来学习、工作，还是单纯过把 “和 AI 聊天” 的瘾，Qwen3 牛都不会让你失望！

（文：小兵的AI视界）