相当一部分时间，我们发现很多从业者有着“闭源模型一定比开源强”的刻板印象，而这种认知逐渐在被越来越强的开源模型打破，尤其是 Qwen。此前某些开源模型的发布，更像是一次性动作。堆出一个版本，上线，刷一轮榜，留下几个名字，然后归于沉寂。而 Qwen 无论是更新频率，还是模型质量，在国内开发者、海外社区里的口碑都是非常不错的。来自 HuggingFace CEO Clem的称赞就在最近这一周之内，阿里直接连发三款模型：Qwen3-235B、Qwen3-Coder、Qwen3-235B（Thinking），分别在通用模型、编码模型、推理模型三大方向发力，并且拿下多个开源榜单第一。1. Qwen3-235B-A22B（Non-thinking）Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型在通用能力上有明显提升，在GPQA、AIME25、LiveCodeBench、Arena-Hard、BFCL 等众多专业测评上表现优异。
在多语言的长尾知识覆盖方面，模型取得显著进步；模型的长文本提升到256K，上下文理解能力进一步增强。权威 AI 研究机构 Artificial Analysis 也表态说，“Qwen3 是全球最智能的非思考基础模型”，甚至超过了 Claude 4 Opus 这顶尖闭源模型。
Qwen3-Coder 有多个尺寸，率先端上来的是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，这是阿里迄今为止最具 Agentic 能力的代码模型。
模型为 480B 激活 35B 的参数量的 MoE 架构，同时原生支持 256K，在 YaRN 等机制下，还可以拓展至 1M 的上下文，大大增强模型在复杂项目中的 Agentic Coding 能力。此外，该编程模型在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 上取得了开源模型的 SOTA 效果，媲美闭源模型 Claude 4 Sonnet。同时团队还基于 Gemini Cli 还推出了 Qwen Code，针对于 Qwen3-Coder 做了 Prompt 和 Tool Use 优化，最大化模型的 Agentic Coding 能力。Qwen Code 项目链接：https://github.com/QwenLM/qwen-code在年后到现在持续大热的推理模型方面，Qwen 持续发力，推理模型 Qwen3-235B-A22B-2507 在激活参数不变的情况下，上下文长度拓展至 256K，同时在通用能力和推理能力上显著提升。在 SuperGPQA、LiveCodeBench、AIME25、WritingBench 等多个 Beachmark 上毫不留情的超越曾经的自己，与 o4-mini、Gemini-2.5 Pro 并肩，同时创下开源模型最佳性能。回看这三个模型的发布，Qwen 给人的特别感受在于：它不是一时的集中火力，而是一组能力，在一个有节奏的系统里按计划推进，在通用能力、编程能力、推理能力多个维度中协调前进。相比于行业里普遍的“昙花一现”，Qwen 持续迭代的这种体系感和节奏感，或许才是开发者更想要的“稳稳的幸福”。这样发布节奏的背后，是阿里全栈 AI 能力的布局，是五年 3800 亿云 + AI 投入的支持。当开源逐渐并肩甚至超越闭源，AI 应用的创新空间才被进一步打开，开发者不再被迫绑定于单一闭源平台，可以根据自己的需求选择更好的模型组合甚至训练专属的应用模型，实现真正的个性化AI开发。
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