云栖大会阿里通义发布多款大模型，有哪些亮点值得关注？

刚看完发布会，这次干货有点多，不请自来，谢没人邀！

本次云栖大会，通义一口气推出多款 Qwen 全家桶大模型，容我先梳理一下：

• Qwen3-Max：这一款是字面意思上的「大」模型，总参数量突破万亿，而且在这个规模上保持住了 Scalling Law（规模化法则），性能较上一代旗舰模型暴涨，目前已经达到 ChatGPT-5 的顶尖水准；
• Qwen3-Omni：也叫全模态预训练大模型，可以处理文本、图像、音频等多种形式的信息输入，然后再通过流式相应输出文本或语音形式的自然语言，最显著的特点就是说话像真人一样自然。
• Qwen3-VL：这是一款视觉语言模型，它可以轻松看懂画面内容，特别擅长读取和理解屏幕中的显示内容，区分和理解屏幕中的操作元素，未来有望指挥它来使用生产力软件中的复杂界面以完成指定任务；
• Qwen3-Next：这个可以看作是 mini 版的 Qwen3-Max，只需要 3B 参数就能比肩 Qwen3-Max 的 235B 模型，在轻量和计算效率上实现了重大突破，训练成本相比 Qwen3-32B 模型大降超90%；
• Qwen3-Coder Plus：这是专门用来编程的大模型，新推出的 Plus 版本可以通过更少的 token 来生成更加安全可靠的代码。

在这个全家桶中，最值得关注的大模型是 Qwen3-Max，它分为 Instruct 和 Thinking 两个版本，类似手机型号上的「标准版」和 「Pro 版」，在功能方面区别如下：

• Instruct 版：日常用够顶，能力接近 Claude 4 Opus 和传说中的 GPT-5，平时用来查资料、写文案都能实现秒响应，内容生成速度快到在平时使用中可以忽略延迟；
• Thinking 版：这个版本主打深度思考任务，AIME 数学竞赛题直接秒出标准答案，复杂编程需求一步到位，这两项成绩均能达到国际顶尖水准。

除此之外我还注意到一个细节，Qwen3-Max 不止是大，它也可以很小，小到只有 0.5B 大小，从而把它塞进手机、平板、电脑这类电子产品中作为端侧大模型来使用，这不免让我想起 Apple Intelligence 的传闻了，说不定到时候国行 iPhone 里面端侧运行的就是它。