
作者|冬梅
1 阿里突發最強旗艦模型,總參數過萬億
就在剛剛,Qwen3-Max-Thinking 正式版突然發布,總參數規模超過 1 萬億(1T),位于目前全球最大規模 AI 模型行列,預訓練數據規模高達 36T Tokens,覆蓋大量高質量語料。
Qwen3-Max 是阿里通義團隊迄今規模最大、能力最強的語言模型,該版本包括 Base、Instruct 和 Thinking 多種形式。
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在多項權威基準測試中表現優異,Qwen3-Max-Thinking 性能可與 GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5、Gemini-3 Pro 等閉源頂級模型競爭甚至超越。
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具體而言,Qwen3-Max-Thinking 在多項關鍵 AI 基準測試中達到了或刷新了全球 SOTA 表現:
在包含事實科學知識、復雜推理和編程能力在內的 19 項權威基準測試中取得極高水平,有記錄顯示其綜合表現可媲美 GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5 及 Gemini-3 Pro 等業內領先模型。
在數學推理基準測試中,該模型曾在預覽階段實現 AIME 25 和 HMMT 25 滿分(即 100% 準確率),這一表現被認為代表了高難度數學推理能力。
相較于此前的 Instruct 版本,Thinking 版本在 Agent 工具調用、復雜邏輯和深度推理任務中表現出更優的能力。
這些測試覆蓋了科學知識問答(如 GPQA Diamond)、數學推理(如 IMO 等級測試)、代碼編程(如 LiveCodeBench)等多個領域,是衡量大型語言模型綜合能力的重要指標。
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為實現上述性能突破,千問團隊在官方博客中稱為 Qwen3-Max-Thinking 引入兩項核心創新:
自適應工具調用能力,可按需調用搜索引擎和代碼解釋器,現已上線;
測試時擴展技術(Test-Time Scaling),顯著提升推理性能,在關鍵推理基準上超越 Gemini 3 Pro。
那么,這兩項核心創新到底什么意思?
首先是自適應工具調用能力,據千問團隊介紹,與早期需要用戶手動選擇工具的方法不同,Qwen3-Max-Thinking 能在對話中自主選擇并調用其內置的搜索、記憶和代碼解釋器功能。
該能力源于專門設計的訓練流程:在完成初步的工具使用微調后,模型在多樣化任務上使用基于規則和模型的反饋進行了進一步訓練。實驗表明,搜索和記憶工具能有效緩解幻覺、提供實時信息訪問并支持更個性化的回復。代碼解釋器允許用戶執行代碼片段并應用計算推理來解決復雜問題。這些功能共同提供了流暢且強大的對話體驗。
再來說說測試時擴展。該技術是指在推理階段分配額外計算資源以提升模型性能的技術。研發團隊提出了一種經驗累積式、多輪迭代的測試時擴展策略。
不同于簡單增加并行推理路徑數量 N(這往往導致冗余推理),團隊對并行軌跡數量進行限制并將節省的計算資源用于由“經驗提取”機制引導的迭代式自我反思。
該機制從過往推理輪次中提煉關鍵洞見,使模型避免重復推導已知結論,轉而聚焦于未解決的不確定性。關鍵在于,相比直接引用原始推理軌跡,該機制實現了更高的上下文利用效率,在相同上下文窗口內能更充分地融合歷史信息。在大致相同的 token 消耗下,該方法持續優于標準的并行采樣與聚合方法:GPQA (90.3 → 92.8)、HLE (34.1 → 36.5)、LiveCodeBench v6 (88.0 → 91.4)、IMO-AnswerBench (89.5 → 91.5) 和 HLE (w/ tools) (55.8 → 58.3)。
這些技術改善了模型處理復雜任務時的自主規劃、推理鏈構建和決策能力。
千問 App PC 端和網頁端已經第一時間上新這一 Qwen 系列最強模型,現在即可免費體驗。API(qwen3-max-2026-01-23)也已開放。
體驗地址:https://chat.qwen.ai/?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1ef4c921OJuiXU
2 網友:中國大模型不負期待!
在模型發布消息傳出后,社交平臺上也迅速出現了大量討論。一部分網友的關注點集中在模型能力本身,語氣中帶著明顯的驚訝與認可。
有海外開發者在 X 上表示,自己已經習慣看到 Qwen 在多個榜單上“反超”其他模型。
“Qwen 總是能跑贏其他模型,”一位用戶調侃道,同時也提出了更偏產品層面的期待,希望 Qwen 能在 Android 端做出“更簡潔、更有辨識度的應用設計”,認為模型能力已經走在前面,產品體驗還有進一步打磨空間。
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也有不少聲音將 Qwen 的發布節奏與國際頭部廠商作對比。一位網友直言,通義千問團隊在模型更新和能力披露上的頻率,甚至“已經超過了 OpenAI”。在他看來,這種持續、高密度的迭代和公開溝通,本身就是一種對開發者更友好的信號,至少讓外界清楚知道模型在什么階段、解決了哪些問題。
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還有用戶的反饋則更為直接。一位名為 Harriett Solid 的網友在評論中寫道:“這正是我一直在等的 Qwen 發布版本。”這類評價并未展開具體技術細節,但從情緒上看,顯然將 Qwen3-Max-Thinking 視為一次“到位”的升級,而不是過渡性產品。
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整體來看,網友評論呈現出兩個明顯特點:一方面,對 Qwen 在推理能力和更新速度上的認可度較高;另一方面,討論已經開始從“模型是否強”延伸到“產品體驗、生態建設是否匹配當前能力”。
這也從側面反映出,隨著模型能力逼近甚至進入全球第一梯隊,外界對通義千問的期待,正在從單點技術突破,轉向更完整的產品與平臺層面。
https://chat.qwen.ai/
https://qwen.ai/blog?id=qwen3-max-thinking
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