今天凌晨五点，Qwen 3 正式发布和开源，make China great again ！

省流版重点信息汇总如下

1、模型能力登顶，top 1 的开源模型

2、从 0.6B 到 32B 再到 235B，各个尺寸模型都有

3、所有模型都是混合推理模型

4、Agent 能力进一步增强，且 支持最近大火的 MCP

5、成本低

体验地址：

1、https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Demo

2、https://chat.qwen.ai/

3、https://www.tongyi.com/qianwen/

这三个地址都可以去体验，第一个是 HF 部署的，会比较慢。第二个是全球访问，可以用 github 或者谷歌邮箱登录，第三个是国内版，用手机号可以直接登录。

从官方发布的评测来说，旗舰级要好于 OpenAI O3 mini、DeepSeek R1 等模型，实力强劲。这里采用了新的命名方式，Qwen3-235B-A22B 的含义是总参数 235B，22B的激活参数，因此在实际使用的时候，推理时延会更低。

代码能力方面，根据 karminski-牙医大佬实测，235B 模型在排行榜上位于第四名，仅次于 Gemini 2.5 pro 和Claude 3.7、3.5 模型。

有想在本地部署模型去写代码的，可以考虑加显卡了。

下面是模型使用思路，

在 MAC 下，4 比特量化部署，需要 130 多 G 的内存。内存占用进一步降低，适合 AI 极客和爱好者。

最后，谈点雨飞自己的思考。 Qwen 3 模型，不仅有种很强的编码能力，也可以出色的支持 Agent 以及 MCP，对于一些企业有隐私和安全性要求来说，无疑是一种很好的选择。

另外，这次旗舰模型的成本约为之前模型的三分之一，成本更低，效果更强。由于模型本身的能力是 AI 编程工具中很重要的一环，可见后续各家应该会尝试接入该模型。

那么如何选择 AI 编程工具，或者去付费，第一个就是模型本身，只有 top 的模型才能发挥更好的效果，其次， RAG 和长上下文的能力非常关键。目前，能做好 RAG 和长上下文的工具不多，因此按年付费并不是一个很好的策略。

换句话说，AI 编程工具本身护城河很低，一旦没有持续更新，就会被后来居上。顺便问问，你现在用了多少个编程工具呢

官博和模型地址： Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3

HF：https://huggingface.co/Qwen

评测地址：https://github.com/KCORES/kcores-LLM-Arena

出处：见配图右下角