Qwen 4B模型逆袭：推理超越Claude Opus，端侧AI迎新王

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"四两拨千斤"：4B模型如何超越Claude Opus？

长期以来，模型的性能似乎与其参数量直接挂钩，但Qwen的最新力作彻底打破了这一迷思。其专为高级推理任务设计的Qwen3-4B-Thinking-2507模型，在极具挑战性的数学能力评测AIME25中，取得了81.3分的高分。

这是一个什么概念？这意味着，这个仅有40亿参数的轻量级模型，在纯粹的推理能力上，已经超越了像Anthropic Claude 4 Opus（75.5分）这样的业界顶级闭源大模型。这种“四两拨千斤”的成就，在LLM发展史上是罕见的，它标志着模型优化的重点正在从“堆料”转向“提效”，为人工智能的未来发展开辟了新的可能性。

双剑合璧：Instruct与Thinking模型的精准定位

此次Qwen团队并非只发布了一款模型，而是一对“双子星”，分别针对不同应用场景进行了深度优化，满足了市场的多样化需求。

* Qwen3-4B-Instruct-2507：全能通用选手 这个模型专注于提升通用能力，覆盖了指令遵循、逻辑推理、多语言知识、文本理解和代码生成等多个维度。其最令人瞩目的成就是，作为一个4B的密集模型，其综合性能竟能与一个30B参数的MoE（混合专家）模型相媲美，甚至略胜一筹。这意味着用户可以用小7.5倍的“占地面积”，获得接近甚至超越更大模型的体验，这对于资源有限的应用场景来说是巨大的福音。

* Qwen3-4B-Thinking-2507：深度推理专家 顾名思义，这是一款为“思考”而生的模型。它在逻辑、数学、科学和编程等需要深度推理的领域进行了专项强化。官方强调，该模型在执行复杂推理任务时，能够进行更深、更长的思考，从而得出更精准的结论。其在AIME25和Agent任务上的卓越表现，也验证了其作为“推理专家”的强大实力。

端侧AI的黎明：人人可用的强大模型

4B参数量意味着什么？它意味着人工智能不再是云端巨头的专属，而是可以真正运行在个人电脑、笔记本、甚至是树莓派等边缘设备上的“随身AI”。这是端侧AI发展的一个里程碑。

Qwen团队贴心地提供了多种部署方案，通过Ollama、LMStudio、llama.cpp等流行框架，开发者和普通爱好者可以轻松在本地部署和运行这两个强大的模型。尤其是量化版本（如GGUF）的推出，进一步降低了硬件门槛，让AGI的火花能够在更多设备上点燃。这一举措极大地推动了AI技术的民主化，让人人都能探索和利用前沿的大模型能力。

如何高效使用？官方Prompt提示词技巧

好的工具需要正确的使用方法。为了帮助用户最大化地发挥模型的潜力，Qwen官方给出了简单而有效的Prompt（提示词）建议：

解决数学问题时：在你的问题后追加一句：“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内。” 这能引导模型展示其思考过程，并清晰地给出最终答案。

处理选择题时：建议使用JSON结构来规范回答，例如，在提示中加入：“请在 answer 字段中仅显示选项字母，例如 “answer”: “C” 。” 这有助于程序化地处理和验证模型的输出。

掌握这些提示词技巧，能让你与Qwen模型的互动更加高效和精准。

结论

Qwen3-4B新模型的发布，不仅是AI新闻中的一个亮点，更是AI技术发展趋势的一个缩影。它宣告了高效、轻量、强大的端侧模型时代的到来，挑战了唯“大”是从的行业惯性。当一个4B模型能够在关键能力上比肩甚至超越千亿参数的对手时，我们有理由相信，未来的AI变现和应用创新将更多地发生在贴近用户的边缘侧。

这场由Qwen掀起的“小模型革命”正在重塑我们对人工智能的认知。想要获取更多前沿的AI资讯，深入了解OpenAI、ChatGPT、Claude等最新动态，欢迎访问AI门户网站 https://aigc.bar，与我们一同见证AI时代的每一次飞跃。