近日，阿里巴巴旗下的通義千問（Qwen）團(tuán)隊(duì)發(fā)布了全新模型 Qwen3-Next，在保持性能的同時(shí)大幅提升訓(xùn)練與推理效率，引起了 AI 界廣泛關(guān)注。下面帶大家深入了解一下 Qwen3-Next 的亮點(diǎn)、技術(shù)突破，以及它對(duì)未來應(yīng)用的意義。

什么是 Qwen3-Next

Qwen3-Next 是 Qwen 系列的最新成員，基于 Qwen3 架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)與優(yōu)化。官方博客中提到，它是朝著“終極訓(xùn)練與推理效率”（ultimate training & inference efficiency）方向邁出了一大步。

簡而言之，Qwen3-Next 旨在讓大模型在訓(xùn)練成本更低、推理速度更快的條件下，依然保持前輩 Qwen3 的強(qiáng)大能力。

技術(shù)亮點(diǎn)與突破

以下是 Qwen3-Next 的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新：

1. 稀疏專家（Mixture of Experts, MoE）架構(gòu)

模型總參數(shù)約 800 億（80B），但在推理時(shí)不激活全部專家，僅啟用約 3B 參數(shù)（active 參數(shù)）參與推理。大幅減少推理時(shí)計(jì)算資源消耗，同時(shí)保留模型的表達(dá)能力。

2. 混合注意力機(jī)制（Hybrid Attention + Gate Attention)

引入新的 attention 機(jī)制，比如 “線性注意力 + 門控注意力” 的混合設(shè)計(jì)，以提升長輸入（long context）下的處理效率。當(dāng)輸入 token 數(shù)多時(shí)，模型第一 token 的生成速度、以及 decode 階段速度都有明顯提升。官方說在 32,000 token 或更高時(shí)，“prefill” 階段比 Qwen3-32B 快 ~10.6 倍，decode 階段快約 10 倍。

3. 訓(xùn)練成本大幅降低

雖然總參數(shù)規(guī)模比一些 Qwen3 前代模型高，但通過架構(gòu)設(shè)計(jì)與活躍參數(shù)控制使得訓(xùn)練成本低于 Qwen3-32B。 對(duì)比前代模型，訓(xùn)練所需資源顯著壓縮，更具成本效益。

4. 思考模式 vs 非思考模式

類似于 Qwen3 系列中已有的混合推理模式（thinking/non-thinking mode），Qwen3-Next 的 Instruct 與 Thinking 兩個(gè)子模型也支持不同任務(wù)的需求。 用戶可以對(duì)任務(wù)復(fù)雜性進(jìn)行區(qū)分，復(fù)雜的任務(wù)用 thinking 模式，快速響應(yīng)可用非 thinking 模式，以取得速度與準(zhǔn)確性的平衡。

性能表現(xiàn)

根據(jù)公開發(fā)布的 benchmark 與測(cè)試結(jié)果，Qwen3-Next 在多個(gè)維度都有優(yōu)異表現(xiàn)：

• 在長上下文 (long context) 情景下，輸出第一個(gè) token 的速度在輸入 very large token 數(shù)量時(shí)，比 Qwen3-32B 快 約 10 倍。
• 在 decode 階段（即生成后續(xù)內(nèi)容時(shí)）速度也有類似的提升。
• 性能方面，據(jù)說在某些任務(wù) Qwen3-Next-80B-A3B 的評(píng)測(cè)結(jié)果已經(jīng)等同甚至優(yōu)于Qwen3-32B。
• 在成本效益方面，用于訓(xùn)練與部署的資源投入顯著低于一些大規(guī)模密集模型。

意義與潛在應(yīng)用

Qwen3-Next 的發(fā)布，不只是一次參數(shù)或速度的升級(jí)，更意味著在幾個(gè)方向上可能帶來實(shí)際應(yīng)用的變革：

1. 長上下文任務(wù)更實(shí)用

比如大篇幅文檔理解、法律文本、會(huì)議記錄、論文摘要等，需要處理非常長輸入的場(chǎng)景，以前模型在這些情況下成本太高或速度太慢。Qwen3-Next 的長 context + 快推理，有望使這些任務(wù)變得更加可用。

2. 降低部署門檻

對(duì)于資源有限的機(jī)構(gòu)或企業(yè)，小規(guī)模硬件、云資源較小的情況，以前較大的模型費(fèi)用與延遲可能令人望而卻步。稀疏激活 + 高效推理意味著在較少計(jì)算資源下，也能取得不錯(cuò)效果。

3. 靈活的用戶體驗(yàn)

用戶可根據(jù)任務(wù)性質(zhì)選擇 “思考” 模式與 “快速響應(yīng)” 模式，從而在互動(dòng)式系統(tǒng)、客服機(jī)器人、寫作輔助工具等場(chǎng)景里獲得更好的體驗(yàn)。

4. 推動(dòng) AI 模型架構(gòu)研究

Qwen3-Next 在 MoE、混合注意力、長 context scaling 這些方向上的創(chuàng)新，為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界提供了新樣本，也可能促使其他模型制造者仿效或優(yōu)化類似思路。

總結(jié)

Qwen3-Next 是一次在效率與性能之間取得漂亮平衡的嘗試：在訓(xùn)練成本與推理速度上做出突破，同時(shí)不犧牲模型的表現(xiàn)。這對(duì)于 AI 應(yīng)用普及、長上下文任務(wù)的可用性、以及資源受限環(huán)境的部署都有重要意義。未來幾個(gè)月，我們可以期待 Qwen3-Next 在更多實(shí)際產(chǎn)品中的應(yīng)用，以及社區(qū)對(duì)其優(yōu)勢(shì)與局限的不斷驗(yàn)證。