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（文/陳濟深 編輯/張廣凱）

上個月，阿里巴巴旗下的通義平臺正式推出了新一代模型Qwen3，登頂全球最強開源模型榜單。

值得注意的是，Qwen3系列模型共包含8款不同尺寸，除了兩個參數為30B和235B的MoE（混合專家系統(tǒng)）大模型外，阿里本次推出了6款Dense（稠密）模型，6個是稠密模型，參數從0.6B到32B不等。

阿里一向非常重視小尺寸模型，這也算不上新聞了，不過其中最小的0.6B模型參數量僅為6億，作為對比，2019年2月發(fā)布的GPT-2參數量都有15億。這個模型的實際表現如何，讓人相當好奇。

為此，我們請教了一些專業(yè)開發(fā)者，并且自己也進行了測試，發(fā)現即使10年前的手機芯片都足以支持這款模型的推理運算，實際回答效果也能夠差強人意。而4B、8B等參數量的模型則有著更好的表現。

對于一次性更新八個開源模型的原因，阿里云CTO周靖人表示：不同模型其實就是盡量滿足從個人到企業(yè)的不同開發(fā)者的需求。比如手機端側可以用4B，電腦或汽車端側推薦8B，32B是企業(yè)最喜歡的尺寸，能商用大規(guī)模部署。

除了尺寸之外，有開發(fā)者指出，采用稠密架構的小模型，也比MoE的稀疏架構更適合企業(yè)的實際業(yè)務場景。在可以預見的未來，B端市場還是大模型變現的最重要場景，憑借快人一步的小尺寸模型布局，阿里正在這場競爭中搶占先機。

什么是稠密模型？

所謂稠密模型（Dense模型），是指神經網絡中層內神經元之間通過全連接（Fully Connected）方式連接，且所有參數對所有輸入樣本全局共享的模型。

相比使用稀疏模型MoE架構只會調用部分的參數資料，Dense模型對于任意輸入，模型的所有參數都會被激活并參與計算。

早期人們熟悉的大模型，都是以稠密架構為主。

以OpenAI為例，其GPT系列在GPT3前均使用了Dense模型，而后續(xù)GPT版本由于其閉源的特性，我們暫時不得而知其采用了哪類架構。

作為深度學習的 “基石”，稠密模型其核心價值在于簡單性、高效性和普適性，適用于大多數標準化、實時性或資源受限的場景。

但是隨著Scaling Law之下，大模型訓練所需的參數量呈幾何增長，稠密模型的訓練成本逐漸讓人難以承受，并且能力提升幅度也逐漸遭遇瓶頸，暴露了較難適應多樣化場景的問題。為此，MoE（混合專家系統(tǒng)）模型作為解決方案應運而生。

相比于參數愈發(fā)膨脹的稠密模型，MoE架構是節(jié)約資源的一種設計，通過引入稀疏門控機制，每次執(zhí)行任務時只需要激活少數相關的子模型，從而降低訓練和推理成本。DeepSeek V3就是憑借MoE架構，實現了驚人的成本下降。

但是MoE架構也有缺點，如增加通信成本、微調中容易出現過擬合等。而稠密模型由于推理時計算路徑固定，無動態(tài)路由開銷，反而相比Moe架構更加適合實時在線客服、商品推薦、金融風控等需要低延遲響應的場景。

稠密模型除了有更加合適的匹配場景，對于個人開發(fā)者而言，Pytorch、TensorFlow等深度學習工具鏈對稠密模型的優(yōu)化已非常成熟，從分布式訓練到量化壓縮，形成了完整的技術棧。而MoE模型的工程實現由于還處在技術迭代階段，相比Dense模型沒有一套完整成熟的方案，對于個人開發(fā)者落地成本較高。

小模型能跑成啥樣？

那么作為小而美的模型，其運行門檻到底有多低？又會不會存在小而弱的情況呢？

在運行門檻層面，有開發(fā)者對觀察者網表示，其成功將Qwen3 0.6B模型安裝在一款搭載4核2.4G的CPU的設備中并成功運行。

開發(fā)者將Qwen 0.6B植入應用生成回答

如果要用手機芯片對比該CPU，最為接近的是發(fā)售于2014年的驍龍801芯片。該芯片為28nm制程，搭載4核2.5G CPU，并搭載了一顆Adreno 330的GPU，當年發(fā)售的小米4、三星Galaxy S5、OPPO Find7等手機均采用了該款芯片。

而這款當年的旗艦芯片放到2025年是妥妥的過時硬件，以小天才電話手表Z10為例，其搭載的高通W5芯片采用4nm架構，四核Cortex-A53的CPU，在Geekbench5單核跑分約500分，碾壓了驍龍801的200分。也就是說單核角度，現在小天才電話手表的CPU都是驍龍801的兩倍。

更值得注意的是，該開發(fā)者表示，其采用的設備只有CPU，沒有GPU。也就是說無論是10年前的小米手機，還是如今的小天才電話手表，都硬件性能都能支持順利運行Qwen3 0.6B的模型。

觀察者網也在iPhone 16 Pro Max（2024年上市，搭載蘋果3nm制程A18 Pro芯片）和索尼Xperia Z5（2015年上市，搭載高通20nm制程驍龍810芯片）上進行了測試。

在沒有任何優(yōu)化的情況下，兩款手機均能運行Qwen3 0.6B參數的Dense模型。不過在響應速度上，在關閉推理模式時，蘋果手機可以做到實時響應，索尼手機可以做到延遲1秒左右響應，而在開啟了推理模式后，蘋果手機則依然能迅速響應，索尼手機則需要接近10秒的時間才能響應，出現了顯著的延遲情況。

而在具體的問答環(huán)節(jié)，在沒有任何優(yōu)化和適配的情況下，對其提問“天空為何是藍色的”和“生蠔是生的還是熟的”，Qwen3 0.6B沒能絲滑應對腦筋急轉彎，但也給出了勉強可用的回答。

Qwen3 0.6B回答生蠔問題

相比之下，4B的模型性能又有顯著提升，同樣詢問其“生蠔是生的還是熟的”問題后，它能夠準確回答出“生蠔”是名字，不是狀態(tài)，可以是生的，也可以是熟的。

Qwen3-4B模型能夠詳細回答生蠔問題的答案

根據阿里官方的描述，Qwen3-4B性能可與Qwen2.5-72B-Instruct媲美，而Qwen考慮到目前智能手機基本均可以流暢本地運行Qwen3-4B模型，主流電腦基本均可以本地運行Qwen3-8B模型，這也代表著Qwen3小模型也可以完全勝任普通人需要的設備智能化的任務，相比滿血MoE大模型并不存在極其巨大的使用差距。

Qwen3發(fā)布后，上下游供應鏈第一時間進行適配和調用，尤其是強調了對小尺寸模型的適配，體現了業(yè)內對其能力的認可。

英特爾官方網站顯示，英特爾在車端艙內和AI PC上都對新發(fā)布的Qwen3系列模型完成匹配，使得搭載小模型的AI PC也能成為用戶助手。

英特爾官方展示Qwen3-0.6B模型優(yōu)化效果

國產芯片廠商海光信息也宣布其DCU完成對Qwen3全部8款模型的適配+調優(yōu)，覆蓋235B、32B、30B、14B、8B、4B、1.7B、0.6B各種參數。

搶占AI應用爆發(fā)窗口期

如果說阿里更新的32B以上模型是為了對標乃至超越DeepSeek-R1，那么在小模型的技術線上，阿里又意欲何為呢？

我們在解釋Dense模型的特性時就提到，相比MoE模型，Dense模型更加適合一些需要準確性和實時反饋的業(yè)務場景，而阿里所在的電商、物流、金融科技等領域，天然就對大模型幻覺存在較低的容忍度。Dense模型相比MoE模型，會更加容易適配諸如商品智能推薦、智能客服、智能家居、智能眼鏡、自動駕駛、機器人等領域領域，與阿里自身的業(yè)務板塊和未來的發(fā)力方向較為契合。

而且，相比上一代模型支持29種語言，本次阿里開源大模型支持119種語言。對于阿里國際站、速賣通等平臺覆蓋的全球 200 多個國家和地區(qū)，多語言尤其是小語種支持可直接降低語言壁壘，提升用戶體驗，屬于AI賦能自身業(yè)務的直觀體現。

而119種語言的背后也代表著阿里在持續(xù)加碼建設自己的開源生態(tài)。Qwen3系列模型依舊采用寬松的Apache2.0協議開源，全球開發(fā)者、研究機構和企業(yè)均可免費在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺下載模型并商用，也可以通過阿里云百煉調用Qwen3的API服務。

具體到小模型在第三方的應用，多位AI開發(fā)者對觀察者網表示，在很多場景，小模型才是真正能干活的模型。

有人解釋道：“很多業(yè)務QPS（每秒查詢）都是以萬為數量級，而業(yè)務鏈路對于延遲的要求又極為嚴格（個位數毫秒），這種場景根本沒法塞一個大模型進去，哪怕是用7B級別的模型，對于顯存都是巨大的負擔。對于絕大部分無法承擔高額預算的企業(yè)，0.6B、1.7B的小模型有著巨大的應用價值，不僅能少吃資源，還能支持高并發(fā)?！?

其補充表示：對于一些輕量的任務，不需要模型懂很多道理，只要能夠對輸入有感知，能夠識別信號輸出，就是合格的模型了。Qwen小模型的出現取代了TinyBERT，只要能夠實現快速、輕量、穩(wěn)定，那么這個模型在工業(yè)界就有很大的應用潛力。

另一位開發(fā)者則對觀察者網表示：“Qwen3-0.6B具有參數少、本地跑的特性，非常適合微調成匹配單一小任務的模型，比如文章提取、樣式整理、數據轉化，相比大模型存在巨大的性價比優(yōu)勢?！?

據了解，目前已有企業(yè)使用Qwen3的0.6B模型在邊緣設備（如工控機）部署，實時分析傳感器數據。

2024年底至2025年初，阿里通過一系列組織架構調整和人才布局推進AI To C戰(zhàn)略，將AI應用“通義”并入智能信息事業(yè)群，整合天貓精靈與夸克團隊，并聘請頂尖AI科學家許主洪負責AI To C業(yè)務研發(fā)。

有市場人士認為，此輪調整的背景是阿里通義APP的普及率不及預期。

通義千問憑借在多模態(tài)處理和復雜任務推理方面的技術優(yōu)勢，曾為阿里的B端企業(yè)服務及開發(fā)者生態(tài)提供了有力支撐。諸如飛豬旅行借助通義千問多模態(tài)模型，實現了用戶方言語音規(guī)劃行程的功能；Rokid AR眼鏡搭載其技術后，能夠進行實時翻譯。通義千問在大模型開源上跑得很快，但是，其“通義”App在C端應用上并沒有使出“撒手锏”。

AI市場競爭激烈，騰訊的混元大模型依托微信龐大的用戶基礎和生態(tài)優(yōu)勢，在微信多個入口為元寶爭取亮相的機會，對C端用戶形成“繭房式包裹”。字節(jié)跳動旗下的豆包借助抖音的推流優(yōu)勢，在2024年11月MAU飆升至5998萬，長期霸榜AI應用下載量榜單前三。

不過阿里在C端依然有潛力應用夸克。第三方數據顯示，2025年3月，夸克的MAU（月活躍人數）達到1.48億，登上國內AI應用榜首。

當前阿里的整體AI戰(zhàn)略布局，愈發(fā)強化通義千問與夸克的“雙子星”格局。通義千問專注于支撐云上智能，夸克則著力打造端側入口，協同推動阿里AI To C戰(zhàn)略的落地。

隨著C端滲透率不斷提升，算力成本會成為大模型企業(yè)不可承受之重，DeepSeek就曾經在爆火出圈時遭遇算力崩潰。如果能夠用小尺寸模型承接更多C端用戶需求，對于阿里自身成本控制和用戶體驗，都會有潛在的重要意義。