Qwen3发布了。这到底是划时代的胜利，还是翻车了呢？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Qwen3真的是千呼万唤始出来。前面好几周就已经不断有传言说Qwen3要发布，要多么多么强大。突然发布之后，当然也肯定是伴随着一大堆的评测数据了。官方评测数据呢，永远是我超越了谁、超越了谁。但是很多评测的人呢，觉得好像差那么一点点意思，没有达到预期。所以今天我们来讨论一下，这到底是又一次划时代的胜利，还是翻车。

Qwen3呢是凌晨发布的，4月29日凌晨上线，在Github上全面开放。我呢已经开始用上了。使用的方法有几种：

第一种是本地部署。我是MacBook Pro，M2 Max的芯片，32G内存。其他的不重要，你到底有多少硬盘，这个事没有那么重要。本地使用OlAmA部署，我使用了8B、32B和30B-A3B。最后这个是什么意思？最后是一个MOE的模型，它是30B-A3B，就是说它每一次干活的时候激活3B，也就是30亿参数。它是这样的一个标注。就这三个版本的模型，在我本机都可以跑，速度呢都是还可以接受。

云端，第一个你肯定上阿里他们自己家玩去。阿里云百炼平台，使用支付宝或者淘宝账号刷一下，就可以进去使用了。价格还是很便宜的，特别是一些很大的模型，还是要在这个上面才能去跑起来。然后open Router永远是最快的。4月29号凌晨发布的，4月29号白天就可以在这个平台上用上了。硅基流动稍微晚一点，大概到5月1号可以去使用了。

那么Qwen3有什么样的特性呢？第一个是全配置，这个非常非常重要。什么叫全配置？就是它从很小的模型到很大的模型，所有的配置都是完整的。首先它提供了稠密模型，不是MOE，就是单个的这种稠密模型，从0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B，这些都提供了。MOE模型提供了30B-A3B和235B-A22B。235B-A22B这种模型什么意思？就是说一共是2,350亿参数，每一次激活220亿个参数。它是这样的两个MOE模型。

全场景。你在移动端0.6B到4B这样的模型，在移动端没有任何问题都可以跑。说我在终端推理，或者是在PC端跑一跑，做一些商业应用，8B、14B、32B都是可以跑的。你说我有一些复杂任务，或者做一些AI agent开发，30B或者是235B的两个MOE模型非常好用。而且呢是全语种，它支持119种语言。不过这块有人在吐槽。

这119种语言，好像除了中文、英文和常见的几种语言之外，其他什么斯瓦西里语这种奇奇怪怪的语言，支持的并没有那么好。

训练的过程呢，稍微的跟大家展开讲一讲。预训练用了36T的数据。LLAMA4的预训练数据的话是30T，Qwen3的话，比LLAMA4的训练数据集还要再大一些。

它的第一阶段呢，是使用了30T的数据，训练了一个基础语言模型出来。第二阶段用5T的数据呢，去强化STEM，也就是这种科学相关的能力，以及编程相关的能力。到第三阶段呢，就是扩大上下文。一开始这个上下文是比较小的，经过第三阶段的扩大以后：

– 4B以下的模型，也就是刚才我们说的0.6B、1.7B、4B这三个模型，它们的上下文呢达到了32K。
– 大于4B的模型，也就是8B、14B、32B，以及MOE的两个模型30B和235B这几个模型，他们的上下文呢都已经达到了128K。
– 在一些特殊情况下，可以达到256K的上下文。

这块呢，有待继续提升吧，因为LLAMA4的上下文是10兆，要比它大很多。

数据来源，就是拿什么数据来训练的这个东西：
– 60%的数据呢，是互联网原生数据。
– 25%呢，是专业领域的数据，包括GitHub上面的代码、数学公式、科学数据。
– 还有15%呢，是合成增强数据，就是拿其他的大模型去生成的一些数据，用的是Qwen2.5的一些模型生成了一些数据。这块呢，主要是做一些推理链的训练，而且也可以做多语言的对齐。

这就是它的数据来源。这块呢，跟LLAMA4就有很大的区别。LLAMA4大量的使用的都是合成数据，而这个Qwen3的话，使用的大量是原生数据。

在预训练之后，还会进行后训练。后训练的话，实际上是对模型做微调了。他呢，在分四步对Qwen3进行微调：
1. 第一步是长思维链冷启动的训练，注入数学、代码等领域的常推理数据。
2. 第二步呢，是强化学习探索强化学习，就是你给我生成结果，我们来打分，然后你根据我的打分来决定说这个结果对不对。它是基于规则奖励，提升复杂推理能力的一个训练。
3. 第三步呢，是模式融合。这个东西特别好玩，它是一个融合模式的推理模型。什么意思呢？因为我们使用推理模型的时候，有一个特别讨厌的东西，就是有些特别简单的东西呢，给你推理半天，甚至推理的TOKEN还消耗了很多。对于Qwen3来说呢，它里头有一个参数，就是你是不是要打开推理。同一个模型呢，你可以在这设说你不要打开推理，他就快速的给你出一结果。你说你给我做推理。

就给你啰里八嗦的去想去了，这个也算是个创新吧。原来都是推理模型，就是必须要推理。他是做了这样的一个训练，然后第四步呢是进行通用校准，特别是覆盖20多个领域的强化学习，修正一些不良行为。他等于做了预训练之后，还做了大量的微调后训练。

那么，Qwen3的技术创新到底有哪些呢？

第一个就是它这个混合推理架构。就是你到底想不想让它推理，你告诉他就完了。他给你去推去，或者是直接给你一个答案。

第二个技术创新呢，就是它的MOE的参数效率极大提升了。它的235B的模型里头，每一次激活只激活22B的参数。它要比DeepSeek R1激活的参数要少很多，只有DeepSeek R1 1/3的参数。它整个的模型尺寸也只有DeepSeek R1的1/3。所以呢它的部署成本要比DPC卡R1要低很多，推理的效率也要高非常多。

第三个呢就是多语言和多模态的支持。第一次支持了119种语言，2025年内将推出Qwen3-Vl多模态版本。现在的Qwen3还不支持多模态，你给他张图片他还是认不出来的。这块还是比LLAMA4要差一点。LLAMA4是你给他个视频，他都可以给你进行推理。

最后，Agent能力增强。它呢是直接支持MCP，原生支持MCP协议，工具调用准确率提升40%，API代码量减少70%。这个是Qwen3在这一个时代里头，必须要去实现的功能。这也是它比LLAMA4强的地方。

对Qwen3的期待、评分以及使用感受方面，还是有一些落差的。各项评分一定是高的吓人。因为你现在说，我今天推出一个新模型出来，你一定会自己做一大堆评测，然后跟模型一起推出。如果你说我自己做的评测就比谁都差，那这事你还推它干嘛？一定是说我现在评测了，比大家都强了，我才可以推出来。所以评分一定都比大家强。这块呢，就不跟大家详细去列举说那个评分是多少了，没有什么意义。

但是呢，这个里头比较好玩的是什么？就是它是一个田忌赛马的故事。大家知道什么叫田忌赛马吗？用我们的比较差的马，跟人家那个最好的马比，我输掉了。然后呢我用我的最好的马去跟人家的中马比，我赢了。用我的中马去跟他的最差的马去比，我又赢了。等于三局两胜，我赢两盘。他是很多做这样的这种比较。

为什么Qwen3有田忌赛马的这个能力呢？你比如说，8B的模型可以达到人家的32B的效果。我现在是32B的模型，我可以达到原来72B的效果。他等于做了很多这种错位的比较，我用更小的模型。

达到了以前必须用更大规模模型才可以达到的效果。当然，田忌赛马呢，也未必都是好事。为什么？因为很多人会对这种小参数模型抱有不切实际的期望。一堆人拿来说：“我拿这个8B的模型跑一跑试试，看看我去做一些很复杂的任务，到底效果怎么样？”肯定效果不好。千万不要认为你用8B的模型就可以跑出非常非常好的效果来，这个肯定还是有一些差距的。它可能会在某些特定的领域，或者经过一些微调和训练之后，可以达到32B的效果。

绝大部分人对大模型的认知都是停留在什么GPT-4O这个水平的。你要想拿8B的模型去跟这样的模型去比的话，没有任何可比性。那你说我使用这些32B的模型呢？就属于在大部分情况下可以接近GPT-4O这样的一个水平。咱不研究多模态那些东西，就是正常的内容生成，算是接近。至于说它的235B呢，现在距离Gemini 2.5 Pro还是有一些差距的。但是呢，相对于其他的模型来说，基本上算是跑在同一个基准线上了，不比别人差了。

Qwen3 235B-A22B的这个最大模型在数学、代码、Agent等方面都是全面超越了DeepSeek R1。部分场景呢，接近Gemini 2.5 Pro。这什么意思？就是全部的场景肯定离Gemini 2.5 Pro还是有一定的差距的，但是有一部分场景接近了。但在复杂语义理解，就特别复杂的情况下，还是有一些差距的。特别是一些复杂的逻辑分析，它是有问题的。真实使用的感受呢，算是能用。比起DeepSeek R1强吗？其实感觉不太出来，基本上可以达到DeepSeek R1的水平。

指令依存方面呢，肯定还有一点点欠缺。让他做一个很复杂的动作，他有的时候还是会丢三落四一些。这块我自己试过的，网上也有很多吐槽的人。第一个，复杂推理中的逻辑断层和幻觉生成的问题。所有推理模型身上都有这样的问题，Qwen3即使是最大的模型235B，在这块呢，也不比别人好多少。第二个呢，就是过度思考跟效率问题。有些人发现说：“我给他一个很复杂的问题，他自己开始进行推理了，推理来推理去，直接死在里头了，彻底推不出来了。”这种情况现在也还是存在的。

但是呢，也不用太着急。他既然可以进行后训练，可以进行微调，那我相信大家有各种问题去提就完了。Qwen应该会快速的微调出不同的版本出来的。多语言支持的不均衡，你说119种语言，那些小语种支持的肯定没有那么好，因为语料也没那么多嘛。但这一块你想让它提高支持的话。

也很简单，拿足够多的语料去微调就完了。他也是可以去支持的。然后还有一些伦理跟隐私方面的风险，因为它可以有非常非常小的模型。所以你可以把这种模型，比如部署在你们家洗衣机里，或者部署到一些很奇奇怪怪的这种角落里面。他的能力还很强。而且这种全开源的模型，还有一些人微调了以后，是可以把他的一些安全限制去掉的。这个就会比较吓人，所以大家对这块呢也有一些担心。

还有呢，就是模型对齐和偏好上面的一些问题。比如说吧，生成内容有时候会偏离用户的意图。它对一些指令的依从，还是会稍微差一些的。那么给出一个简单的结论吧，这到底是一次划时代的成功呢，还是翻车呢？我个人的感受呢，这又是一次划时代的胜利。

Qwen3真正在跟谁竞争？大家要想清楚：LLAMA 4、DeepSeek R1、Claude 3.7、Gemini 2.5、GROK3、GPT O3 O4这样的模型，到底在跟谁竞争？实际上真正去跟Qwen3竞争的只有一个，就是LLAMA4。其他的都不在同一个起跑线上。

LLAMA4呢，是翻车了。它怎么翻车的？第一个是数据造假，或者叫过拟合。拿直接去跑分的题目进行训练，这样跑分效果特别好，但是实际使用的效果差异巨大。这是LLAMA4翻车的一个最根源的原因。

咱们从另外一个角度上来讲，LLAMA4自己其实是有一些问题的。第一个是什么？就是它公开的模型太大，占资源很多，放弃了绝大多数的场景。他就开源了一个104B，一个400B的模型。普通人你拿他没办法，像我的电脑根本跑不起来。你就算部署到云端的话，它占资源也是占的非常多的。就对于这个经济性来说，一点优化都没做。你说我想在手机上跑，想在嵌入式设备上跑，没做这个准备，他就不惦记。甚至还有一个两T的模型，压根都没有发布出来。他就发布了一个109B，一个400B，其他都没有了。

而且这么大的模型，你想去微调那太痛苦了。就是你想微调一个模型，模型越小越好调。你模型越大的话，你调起来甭管是你的数据还是算力，都是非常巨大的成本。现在看的LLAMA，应该是准备走XAI这条路。

XAI是什么路？假开源。为什么马斯克的XAI叫假开源呢？就是我确实把东西开出来了。他承诺的是什么呢？就是我发布新版本，我就把旧版本开源。而且呢，开出来的东西，你要想调用的话，你也调不了。为什么？我只把那最大的模型出来，哐昌往那一扔就完了。各种的文档，各种东西都很少，你部署上去也不划算。

所以呢，我开源了吗？开了，东西也放这了。能用吗？没法使。你提任何问题、提任何要求，说哪给我改一东西，也没人理你。这就是XAi的玩法。

你要想调用这些东西怎么办？到我服务器上来调用XAI的API，这个是没问题的。我现在也在Grok的服务器上去调用它的API，效果也还可以。但是你说有没有第三方去部署Grok模型，然后让大家去调用呢？没有。因为你现在开源出来的版本低，它的效果没有那么好。你要想使用最新的，你只能在他的服务器上使。以后呢，Meta估计也要走这条路。

那你说为什么没有人骂XAi呢？原因很简单，因为XAi一直就这样。从x开放出来的这个推荐算法，开放出来以后，就再也没有更新过任何代码。你提的所有问题，连回复都没有人回复。XAi更新出来的Grok开源模型也是如此，开源出来啪往那一扔，彻底没人理你了。所以它一直这样。

而LLAMA呢，原来是比较开放的。现在大量的模型都是在LLAMA基础上做出来的，包括Qwen早期的模型，都是在LLAMA基础上做出来的。那现在呢，有点越来越回去了，所以有点怒其不争。大家要骂一骂他，看看能不能把他骂回来。

然后另外一个，LLAMA4被人骂的原因是什么？他不支持MCP。现在是一个做Agent的时代，你不支持MCP，你模型能力再强，你也搞不定各种场景。现在即使是你使用GBT 4O或者GBTO 3这样的模型，你没有一些外接的组件，你根本就跑不出结果来。所以你不支持MCP，这事肯定不行。

还有呢，就是LLAMA对用户是有限制的。LLAMA虽然是开源模型，但是呢，不能进行商业使用。你只能拿去做研究。你说我拿这东西做商业使用了，对不起，你会收到律师函的。而且如果你是一个大公司，月活用户数超过7亿的公司，你如果想使用LLAMA4或者LLAMA早期版本，你需要向Meta做单独的申请。申请通过了以后你才可以去使用，否则不让用，就做了很多限制。

这个反面典型讲完了，咱们讲一讲Qwen3跟LLAMA4比较起来是怎么样的。Qwen3完全开源，你爱干嘛干嘛去，想怎么调怎么调。第二个，体积小，参数少，规格全，性能高。从0.6B就开始，所有的都给你发一遍，爱用哪个版本用哪个版本。这些小体积的模型，经过微调之后应该会一统江湖。

什么意思？就是现在在hugging face上，绝大部分的模型都是拿Qwen2.5、Qwen2这些各个尺寸的模型调出来的。

早期的LLAMA还是各个尺寸都有的。现在到LLAMA4，前面那些小的模型就不出了。Qwen3又把所有的模型都出了一遍，那大家就拿来微调呗。你说哪块不满意，我就专门把它调一调，训练一下上去使不就完事了吗？所以一定会一统江湖的。

而且，Qwen3是原生支持MCP的。我在本地部署了OLAMA 8B的模型，使用Cherry studio测试了一下，支持没有任何问题。但是呢，支持的并不是那么顺畅。30B和32B的模型我在本地也装了，完美支持MCP，没有任何问题。

那你说什么叫支持的不顺畅？什么叫支持的顺畅呢？在这跟大家讲一讲使用MCP的过程。其实很简单，MCP也是描述一下工具，说我这有一工具，这工具叫什么什么名字，输入的参数是什么，输出的参数是什么，能干什么。大概是有这样的一个描述文件，你把这描述文件给到大模型以后呢，大模型会根据你提出的要求，来生成一个调用这个工具接口的代码。

这个8B的模型呢，有时候生成的代码会有点小错误，导致呢调用失败。那调用失败了以后呢，他会换一个方式，再调另外一个接口，然后会得出一个需要的结果出来。你使用32B模型，或者30B的Qwen3模型的话，你把一大堆的描述扔给他以后，他就会正确的找到需要使用的接口，需要使用的工具，然后生成调用代码直接调。调完了以后得到结果，需要再调用的话，还可以在一次推理里头多次调用，然后得到结果。

因为我是放的高德地图的MCP进去，说来给我规划一个旅游路线，这个效果好极了。完完全全在本地，当然高德地图那个服务器不在本地。其他的，他的Qwen3，OLAMA，Cherry studio都是在本地跑起来了，所以这块效果好极了。

现在呢是大模型密集发布的一个周期。前面我们看到了Gemini 2.5 Pro，Gemini 2.5 Flash，GPT也在快速的连续发布。后边还会很快看到一些新东西，包括马斯克下周要发布的Grok 3.5。Qwen3出来以后，如果有哪些方面超越了它，那它是肯定是要更新的嘛。GPT5应该也快了，这就是这样的一个风起云涌的大时代。

好，总结一下吧。Agent时代一定要有一个对Agent友好的模型发布出来，才会被大家叫好，才算是一次成功的发布。体积小，参数少，规格全，性能高，只要可用性不退步，方便微调，这些特性都具备的话，再加上前面的MCP的功能，Qwen3绝对是一次划时代的成功。好，这就是今天讲的故事。

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