通义千问Qwen3全家桶发布：数学满分，剑指AGI新纪元

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旗舰登场：Qwen3-Max的双商飞跃

本次更新的核心无疑是新一代旗舰模型Qwen3-Max。作为一个超万亿参数规模的庞然大物，它不仅继承了前代产品的强大能力，更在“智商”与“情商”上实现了双重飞跃。

Qwen3-Max创新性地推出了两个版本以应对不同场景的需求： * 指令版 (Instruct)：专注于代码生成和工具调用。它在权威的SWE-Bench编程评测中取得了69.6分的高分，跻身全球第一梯队；在考察Agent能力的Tau2 Bench测试中，更是以74.8分的成绩超越了Claude 3 Opus和DeepSeek V2，展示了其解决复杂现实问题的卓越能力。 * 思考版 (Thinking)：专为逻辑推理和复杂任务设计。该版本在AIME'25和HMMT这两大极具挑战性的数学评测中，历史性地取得了100分的满分成绩，这也是国产大模型首次在这类顶级数学竞赛中登顶，标志着其逻辑推理能力已达到世界顶尖水平。

这一成绩充分证明，Qwen3-Max不仅能“做事”，更能“思考”，为人工智能在科研、工程等高难度领域的应用打开了新的想象空间。

感知升级：Qwen3-VL开启多模态新视界

视觉理解是AI通往物理世界的窗口。此次发布的Qwen3-VL视觉模型，凭借其强大的多模态感知与推理能力，再次刷新了业界的认知。

Qwen3-VL-235B-A22B指令版在多项主流视觉评测中，性能已达到甚至超越了Gemini 2.5 Pro。无论是将一张手绘的网页草图迅速转换成可用的HTML和CSS代码，还是在复杂的图片中精准识别并以JSON格式输出多个目标的位置，Qwen3-VL都表现得游刃有余。

更令人印象深刻的是其对视频的深度理解能力。通过采用MRoPE-Interleave、DeepStack等多项创新技术，Qwen3-VL能够更精细地捕捉视觉细节、对齐图文信息，并对长视频内容进行深入分析，在事件定位、动作检测等时序任务中表现出色。这无疑为视频内容创作、智能监控和人机交互等领域带来了革命性的工具。

全能一体：Qwen3-Omni的原生全模态革命

如果说Qwen3-VL是视觉专家，那么Qwen3-Omni则是一位真正的“全能选手”。作为业界首个原生端到端全模态人工智能模型，它在一个统一的框架内处理文本、图像、音频和视频，在多达22个音视频基准测试中达到了SOTA（State-of-the-Art）水平。

基于Qwen3-Omni，通义团队还衍生出了一系列强大且有趣的应用模型： * Qwen3-LiveTranslate：一个视、听、说全能的同传大模型。它能结合视觉信息，显著提升翻译的准确性。例如，在识别“Musk”时，它能根据画面是面膜、口罩还是马斯克本人，给出截然不同的精准翻译，解决了传统翻译模型无法处理的语境歧义问题。 * Qwen3-Image-Edit：功能强大的图像编辑模型，支持多图融合、单图元素一致性编辑，并原生支持ControlNet，可轻松实现人物换装、姿势改变等高级玩法。

这些模型的开源，极大地降低了开发者探索全模态应用的门槛，激发了新一轮的AI应用创新。

效率革新与未来展望：迈向AGI之路

除了在模型能力上不断突破，通义千问此次还展示了其对未来AI发展路径的深邃思考。阿里云CEO吴泳铭明确指出，实现AGI已是确定性事件，而终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。

为了实现这一宏伟目标，效率成为了关键。新发布的基础模型架构Qwen3-Next为此提供了解决方案。该模型总参数量约80B，但仅需激活3B参数，其性能便可媲美235B的密集模型。与Qwen3-32B相比，其训练成本降低了超过90%，长文本推理吞吐量提升超过10倍。这种极致的计算效率，将使大模型的训练和推理变得更加普惠和高效。

结论

从数学满分的Qwen3-Max，到洞悉万物的Qwen3-VL，再到全能的Qwen3-Omni，通义千问的“七连发”不仅是一场技术实力的肌肉秀，更是一次对未来AGI生态的全面布局。通过持续的开源和技术创新，通义千问正在加速推动人工智能从辅助工具向真正的智能伙伴演进。

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