今天千问APP正式开启公测，基于阿里最强Qwen3大模型官方AI助手。
千问APP支持 Qwen3-千问和Qwen3-Max二款大模型。
Qwen3-Max是专业级解决方案，适合高要求场景；而Qwen3-千问（基础版本）是通用型助手，适合日常使用。下面详细介绍一下二个模型的差异：
一、核心区别
1. 规模与性能
- Qwen3-Max：
- 参数量超1万亿（1T+），预训练数据达36T tokens
- 在多项基准测试中全球领先：SWE-Bench Verified（代码生成）69.6分、Tau2-Bench（工具调用）74.8分、AIME25（数学推理）100分
- 支持1M长上下文，能处理整本教材或2小时视频内容
- 推理速度更快：API延迟低于800ms（1K tokens），显著优于竞品
- Qwen3-千问（基础版本）：
- 参数量235B-30B（如Qwen3-235B-A22B、Qwen3-30B-A3B等）
- 性能略低于Qwen3-Max：例如Qwen3-235B-A22B在AIME25测试中得分为70.3分，而Qwen3-Max达81.6分
- 支持256K长上下文，适合处理长文档但不及Qwen3-Max
- 部署成本更低：适合资源有限的场景，本地24G显存可部署Qwen3-30B-A3B
2. 功能特点
- Qwen3-Max：
- 双模式切换：Instruct模式（快速响应）和Thinking模式（深度推理）
- 企业级可靠性：支持Function Calling、JSON Mode、流式输出，提供SLA保障
- 专业领域强化：法律、医疗、金融术语理解准确率超95%，古文解析能力强
- 工具调用能力：可自主调用外部工具解决复杂问题，如代码执行、搜索检索
- Qwen3-千问（基础版本）：
- 混合推理机制：支持"快思考"与"慢思考"无缝切换，但深度不如Qwen3-Max
- 多语言支持：覆盖119种语言，中文场景表现优秀
- 基础Agent能力：能调用工具但不如Qwen3-Max精准
- 代码能力：HumanEval得分为85.3%，略低于Qwen3-Max
二、各自擅长领域
Qwen3-Max 擅长
- 复杂任务处理：如"设计高并发电商秒杀系统"，能自动拆解为需求分析→架构设计→数据库选型→代码实现→压测方案
- 专业领域推理：法律、医疗、金融等领域的专业问题，术语理解准确率超95%
- 数学与代码挑战：在AIME25、HMMT等竞赛中获满分，SWE-Bench Verified测试达69.6分
- 企业级应用：金融、政务等高要求场景，支持SLA保障和阿里云百炼平台深度集成
Qwen3-千问（基础版本）擅长
- 日常对话与简单任务：快速回答常识问题，响应延迟低
- 多语言基础交流：支持119种语言，适合跨语言沟通
- 轻量级编程辅助：生成基础代码片段，适合简单开发任务
- 移动端应用：资源消耗较低，适合在手机App中部署使用
三、如何区分使用
1. 按场景选择
- 选择Qwen3-Max当：
- 需要解决复杂专业问题（如法律咨询、医疗诊断）
- 处理超长文档（如整本教材、技术白皮书）
- 开发企业级AI应用（需高可靠性、SLA保障）
- 需要深度推理能力（如数学竞赛题、复杂逻辑问题）
- 选择Qwen3-千问（基础版本）当：
- 进行日常对话交流
- 处理简单任务（如写邮件、基础编程）
- 移动端使用（资源有限的设备）
- 快速响应需求（对延迟敏感的场景）
2. 实用建议
- 在千问App中：通常基础版本（Qwen3-千问）作为默认模型提供，适合日常使用；Qwen3-Max可能需要手动切换或通过特定功能入口访问
- API调用时：Qwen3-Max需指定
model="qwen-max"，而基础版本使用model="qwen-plus"或model="qwen-turbo" - 成本考量：Qwen3-Max推理成本约为基础版本的1.5-2倍，但性能提升显著
- 思考模式：Qwen3-Max的Thinking模式需启用
incremental_output=true参数才能发挥完整推理能力
四、技术架构差异
| 特性 | Qwen3-Max | Qwen3-千问（基础版本） |
|---|---|---|
| 参数量 | 超1万亿（1T+） | 30B-235B |
| 训练数据 | 36T tokens | 36T tokens |
| MoE架构 | 超大规模混合专家 | 标准混合专家 |
| 长上下文 | 支持1M tokens | 支持256K tokens |
| 推理模式 | Instruct + Thinking双模式 | 基础混合推理 |
| 部署要求 | 需要高端GPU/云服务 | 可本地部署（24G显存） |
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