北京时间4月29日凌晨，阿里正式开源了全球最强开源模型Qwen3（千问3），这一发布引发了行业的广泛关注。Qwen3不仅在性能上超越了众多行业顶尖模型，还以“小而强大”的特点，实现了更高的推理效率和更低的部署成本。它支持混合推理模式，能够在简单问题上快速响应，在复杂问题上进行深入分析。此外，Qwen3还原生支持MCP协议，为Agent架构进行了优化，提升了任务执行效率。

北京时间 4 月 29 日凌晨 4 点 52 分，我们终于等到了 Qwen3（千问 3）的正式亮相。

从 23 年 8 月开始，我们就一路看着 Qwen 模型的开源与迭代，而这一次千问 3 的发布可能是最惊喜的一次！

阅读完官方博客，以及在官网 https://chat.qwen.ai/）测试效果后，你就可以发现：千问 3 的优点好像有点多的说不过来。

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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放几个关键词：全系列，开源最强，混合推理，思考更快，成本骤降，Agent 能力提升…

简直 buff 拉满，一起来感受一下！

01 千问 3 是全球最强开源模型。

最强大的当属旗舰模型 Qwen3-235B-A22B，其在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等行业顶尖模型相比，不是比肩，而是超越。

在相同的计算资源下，千问 3 模型以更小的规模实现了对上一代更大体量模型的超越。其中旗舰版 Qwen3-235B-A22B 仅需 4 张 H20 就能实现本地部署，成本为 DeepSeek-R1 的 35%，做到了“小而强大”。

千问 3 这次一口气开源了 8 款模型，用千问 3 结合联网搜索，将这次开源的所有模型信息整理如下。

和官方提供的一图流校对后发现是完全正确的。

实测下来推理速度很快，幻觉仍存在但相比其他模型低了一些。

比如问它“为什么朋友说千问 3 等于‘困困困’？”，它也明白其中的隐喻，并做了高情商回复。

比如让它做一款记忆配对卡牌的 Web 小游戏，效果如下。

02 千问 3 是国内首个支持“混合推理”模型。

千问 3 原生支持思考模式与非思考模式两种工作方式，意味着既能在简单问题上快思考，秒出答案；又能在复杂问题上慢思考，展开多步推理和深入分析。这种设计让用户可以根据不同任务，轻松调整花多少费用，既省成本又保证推理效果。

比如我先问一个非常简单的问题“爸爸的儿子叫什么？”千问 3 几乎没怎么思考就给出了非常全面的回答。

再比如问一个数学题，千问 3 就 CPU 烧了近半分钟。

最终也正确回答了答案是 2/3.

03 千问 3 原生支持 MCP 协议。

在大模型从“聊天”走向“动手做事”的关键时刻，千问 3 的设计也跟着升级了，不再只是回答问题那么简单，而是专门为 Agent 架构做了优化，提升了执行任务的效率、响应的结构化程度，还有对各种工具的适配能力。

开发者还可以使用 Qwen-Agent 来充分发挥千问 3 的 Agent 能力。Qwen-Agent 内部封装了工具调用的模板和工具调用解析器，大大降低了代码复杂性。

要给 Agent 定义可用的工具，可以使用 MCP 配置文件，使用 Qwen-Agent 内置的工具，或者自行集成其他的工具。

此外，Qwen 团队也在博客中提到：我们正从专注于训练模型的时代过渡到以训练 Agent 为中心的时代。

后续也将从多个维度提升模型质量，以实现几个关键目标：扩展数据规模、增加模型大小、延长上下文长度、拓宽模态范围，并利用环境反馈推进强化学习以进行长周期推理。