过去两年，大模型领域的变化快到让人应接不暇。几乎每隔一周，社区就会迎来一个“新明星”。这一次，让圈子里沸腾的不是谷歌，也不是 OpenAI，而是阿里巴巴 quietly 推出的 Qwen3-Next。

没有铺天盖地的营销，没有大张旗鼓的发布会，它只是安安静静地挂在 Hugging Face 上，却凭借 更高效的训练与推理、极具突破性的稀疏激活机制，以及媲美顶尖模型的表现，引起了全球开发者和研究者的关注。

那么，Qwen3-Next 到底特别在哪？为什么很多人说它可能改变开源 AI 的竞争格局？今天我们就来拆解这款新模型。

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一、Qwen3-Next 到底是什么？

Qwen3-Next-80B-A3B 是阿里巴巴新一代大语言模型。它的设计思路跟传统“大而全”的模型完全不同。

• 参数规模：总参数量 800 亿，看上去不算惊人；
• 上下文长度：支持 32K token，远超多数开源模型；
• 激活机制：真正的核心在于，它并不是每次都调用所有参数，而是只激活大约 30 亿。

这意味着，它就像一个巨大的专家团队，遇到不同任务时只调动最合适的“专家小组”。这就是名字里 80B（总量）和 A3B（激活量） 的由来。

阿里还推出了两类衍生版本：

• Instruct 模型：专注日常任务和指令跟随；
• Thinking 模型：强化复杂推理与链式思考能力。

换句话说，你既能得到一个“效率极高的通才助手”，也能按需调用“专业的思考型顾问”。

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二、核心技术亮点

如果只看“稀疏激活”，可能觉得概念不新鲜。但 Qwen3-Next 的架构细节颇有看点：

1. 混合注意力机制

• 75% 使用线性注意力（Gated DeltaNet），保证超长上下文处理效率；
• 25% 保留传统注意力，用来维持召回能力。

2. 极度稀疏的 MoE（Mixture of Experts）

• 总共有 512 个专家，每次推理只启用 10+1 个；
• 全局负载均衡，避免训练过程崩溃。

3. 稳定训练技巧

• 输出门控防止注意力塌陷；
• RMSNorm 归一化改进；
• 公平路由初始化减少不稳定性。

4. 多 Token 预测（MTP）

• 提高 speculative decoding 的接受率；
• 训练与推理更一致，速度明显提升。

5. 算力效率

• 训练消耗不到 Qwen3-30B 的 80%；
• 解码速度比 Qwen3-32B 快 4–10 倍。

一句话总结：Qwen3-Next 不靠“堆算力”取胜，而是通过 架构创新 + 算法优化 让性能与效率兼得。

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三、如何使用 Qwen3-Next？

阿里在可用性上也做了不少努力，几乎覆盖了所有主流场景：

1. 网页版：直接访问 chat.qwen.ai，无需复杂配置；
2. API 接口：兼容 OpenAI API，开发者迁移几乎无成本；
3. Hugging Face：可下载权重本地运行，支持二次微调；
4. NVIDIA API Catalog：也能在算力生态里一键调用。

对于研究者而言，这意味着你既可以“开箱即用”，也能“自由改造”。这种开放度在大厂模型里并不多见。

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四、上手体验：能打吗？

从实测来看，Qwen3-Next 的能力并不是纸面数据，而是真能“跑起来”的。测试分三个方向：

1. 智能体能力给定一个复杂任务（比如阅读论文、写博客、再生成社交媒体帖子），它能自动生成多模态内容，并保持逻辑连贯。
2. 代码生成能力输入“做一个类似 Reddit+Instagram 的网站”，它能直接产出前端代码，还能部署一个可访问 demo。
3. 多模态能力输入视频字幕文件，它能总结内容并生成封面图提示词，完成从理解到生成的闭环。

体验上的唯一小瑕疵是：一些内置工具需要手动启用（比如代码测试、文档配图），还没做到完全自动化。但整体感觉，它比同类推理型模型更自然、更高效。

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五、性能与对比

很多人会问：800 亿参数能和 GPT-5、Gemini 2.5 比吗？

答案是——在不少基准测试上，它确实能肩并肩，甚至在复杂推理任务中超越 Gemini-2.5-Flash-Thinking。

• 在 MMLU、BBH 等综合推理测试中，表现接近密集模型 Qwen3-235B；
• 在 GSM8K、MATH 等数学和编程基准上，凭借稀疏激活的效率优势，反而更有性价比；
• 多语言场景下也表现稳定，没有“只会英文”的短板。

这让人重新思考：是不是“大模型 = 堆参数”这条路，真的走到尽头了？

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六、未来的意义

Qwen3-Next 不仅仅是一款新模型，更像是一种新思路的验证：

• 不需要无限制扩展参数量，也能达到顶尖表现；
• 更轻量的架构，让开源社区和中小企业也有机会跟上前沿；
• 强调 效率 + 可用性，为行业大规模落地提供了范本。

未来，大模型竞争可能不再是“谁更大”，而是“谁更聪明、更经济”。Qwen3-Next，显然在这个转向中率先走了一步。

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七、结语

如果说 GPT-4 开启了大模型时代，那么 Qwen3-Next 则在提醒我们：下一阶段的竞争，不一定靠 brute force，而是靠智慧。

在企业私有化部署、开发者实验、甚至研究探索中，它都可能成为一张“性价比极高”的底牌。

那么问题来了：你更看好大参数密集模型，还是像 Qwen3-Next 这样精打细算的稀疏模型？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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