事件描述
　　4月29日凌晨，阿里发布并开源新一代通义千问混合推理模型Qwen3，包含MoE和Dense两种架构，共8款不同尺寸，本次发布的旗舰模型是Qwen3-235B-A22B。Qwen3依旧采用Apache2.0协议开源，可免费下载模型并商用，也可通过阿里云百炼调用Qwen3的API服务。
　　事件评论
　　开源模型智能水平新高，模型能力持续增强。作为Qwen系列全新一代的混合推理模型，Qwen3在推理、指令遵循、工具调用、多语言能力等方面均大幅增强，235B模型在ArenaHard测试得分95.6，超过OpenAI-o1（92.1）、DeepSeek R1（93.2），在奥数水平的AIME25测试得分81.5分，刷新开源纪录。此外，Qwen3能够在思考模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效的通用聊天）之间无缝切换，从而确保在各种场景中实现最佳性能。我们认为，通过这种方式，用户能够根据具体需求，来控制模型的“思考”的程度，做到效果、成本、时间上的平衡。
　　部署成本大幅下降，有望加速应用放量。成本降低主要来源于参数量低，以及MoE架构下激活参数量降低，Qwen3最大参数量达到235B，仅为DeepSeek-R1最大参数量671B的1/3，部署满血版Qwen3仅需4张H20，显存占用仅为性能相近模型的1/3。从部署成本角度看，Qwen3旗舰模型是满血版R1的25%～35%，部署成本大降75%～65%，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。
　　包含两类架构八款尺寸，同时加强对MCP的支持，加速智能体多场景灵活落地。Qwen3系列模型包含两款混合专家模型（MoE）和六款稠密模型（Dense），MoE模型包括Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B；其中235B和30B分别是总参数量，22B和3B分别是激活参数量。密集模型参数分别为32B、14B、8B、4B、1.7B和0.6B。本次Qwen3的更新同时也加强了对MCP的支持，并具备强大的工具调用能力。我们认为Qwen3家族灵活满足了AI应用和不同场景对性能和成本的多样需求，场景落地的边界进一步延伸。
　　小模型匹敌大模型，Agent能力积累。1）预训练数据集显著扩展。Qwen3使用数据量约36T个token（Qwen2.5为18T），涵盖119种语言和方言，包括三个步骤：S1在30万亿token上预训练，上下文4K；S2增加知识密集型数据的比例来改进数据集，在额外5万亿数据再预训练；S3使用高质量长上下文数据扩展至32K上下文。（2）后训练步骤递进实现混合推理：Qwen3实施四阶段训练流程，包括长思维链冷启动、长思维链强化学习、思维模式融合、通用强化学习。四个步骤不断递进，大幅提升模型在特定领域的性能。从专注于训练模型的时代过渡到以训练Agent为中心的时代，AI仍将是今年技术变革最强主线。建议关注：1）AIAgent相关厂商；2）中国推理算力产业链，重点推荐国内AI芯片领军寒武纪；3）云服务厂商，重点关注与DeepSeek合作的相关云厂商；4）IDC，重点关注与腾讯、阿里、字节等大厂合作的IDC。
　　风险提示
　　1、AI技术发展不及预期；
　　2、下游应用需求不及预期。