春节红包大战升级为AI入口争夺战，各大公司通过高薪招聘AI人才，如阿里通义千问为算法工程师开出天价年薪，展现大模型时代对核心技术的激烈竞争。
阿里通义千问团队开源Qwen3-TTS系列语音生成模型，采用端到端架构，支持秒级音色克隆、自然语言音色设计和实时流式输出。其核心创新Dual-Track双轨混合流式生成机制结合离散多码本语言模型，实现极致低延迟，大幅降低实时应用门槛。
中国生成式AI竞争进入用户争夺新阶段。百度“文心一言”月活突破2亿，成为首个进入“两亿俱乐部”的国产大模型。阿里巴巴“通义千问”上线两个月月活超1亿，增长迅猛。百度采取“全域融合”策略，将AI能力全面融入搜索等核心产品，加速应用落地。
多模态AI概念股近日集体大涨，多家公司涨停。这轮行情源于通义千问、GPT-5.2等多模态大模型近期取得技术突破，推动了商业化进程，引发资本市场关注。
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$2
$20
$6
$24
Baidu
128
unsloth
Qwen3-VL是通义大模型系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持、强大的空间和视频动态理解能力以及出色的智能体交互能力。该模型采用混合专家（MoE）架构，是增强推理的思维版。
jackcloudman
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 是通义千问团队推出的新一代思考型大语言模型，采用创新的混合注意力机制和高稀疏MoE架构，在保持高效推理的同时具备强大的复杂推理能力，原生支持262K上下文长度。
cpatonn
Qwen3-VL是通义大模型系列最强大的视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，提供卓越的多模态能力。
Qwen3-VL是通义大模型系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持、强大的空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。
Mungert
通义深度研究30B是一款具有300亿参数的大语言模型，专为长周期、深度信息搜索任务设计。该模型在多个智能搜索基准测试中表现出色，采用创新的量化方法提升性能，支持智能预训练、监督微调与强化学习。
Qwen
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-FP8是通义系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度fp8量化，性能指标与原始BF16模型几乎相同。该模型具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力，支持长上下文和视频理解。
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-FP8是通义系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度FP8量化，性能与原始BF16模型几乎相同。该模型具备卓越的文本理解和生成能力、深入的视觉感知和推理能力、长上下文支持以及强大的智能体交互能力。
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8是通义系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度fp8量化，性能指标与原始BF16模型几乎相同。该模型具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的智能体交互能力。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-FP8是通义系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度fp8量化，性能与原始BF16模型几乎相同。该模型具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的空间和视频动态理解能力。
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是通义千问团队开发的高效稀疏混合专家模型，总参数量80B，激活参数量仅3B。该模型采用创新的混合注意力机制和极低激活率的MoE架构，在保持强大性能的同时大幅提升推理效率，原生支持262K上下文长度并可扩展至1M令牌。
Qwen3-VL是通义大模型系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面均有显著提升。该模型提供密集架构和混合专家模型架构，支持从边缘到云的不同规模部署。
DevQuasar
本项目是阿里巴巴通义深度研究30B模型的A3B量化版本，旨在通过量化技术降低模型部署成本，让知识为每个人所用。该模型基于30B参数规模的大语言模型进行优化，保持了原模型的强大能力同时提升了推理效率。
geoffmunn
这是Qwen/Qwen3-4B语言模型的GGUF量化版本，由阿里巴巴通义系列开发的40亿参数大语言模型，专为消费级硬件设计，支持强大推理、智能体工作流和多语言交互。
lmstudio-community
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里云通义千问团队开发的大规模语言模型，经过MLX框架4位量化优化，专门针对苹果芯片设备进行了性能优化，提供高效的推理能力。
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的最新一代大型语言模型，采用创新的混合注意力机制和高稀疏专家混合架构，在保持80B总参数的同时仅激活3B参数，实现了高效的上下文建模和推理加速，原生支持262K上下文长度并可扩展至1M令牌。
Loke-60000
Qwen3-4B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的40亿参数指令微调大语言模型，基于Qwen3架构优化，专门针对对话和指令跟随任务进行训练，具备强大的文本生成和理解能力。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是阿里巴巴通义千问团队推出的300亿参数大语言模型，专门针对指令跟随任务进行了优化。该模型支持文本生成、对话交互等多种自然语言处理任务，并通过LM Studio社区模型计划向开发者开放使用。
float-trip
Qwen3-14B-Base是通义系列最新一代的大语言模型，提供了一系列全面的密集模型和专家混合（MoE）模型，在训练数据、模型架构和优化技术等方面取得了显著进展。
QuantFactory
Qwen3-4B是通义千问系列大语言模型的最新版本，具有4B参数规模，支持思维与非思维模式切换，擅长推理、指令遵循和多语言处理。
Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新代际，提供稠密和混合专家(MoE)模型的全面套件。基于大规模训练，Qwen3在推理、指令遵循、智能体能力和多语言支持方面实现了突破性进展。
Safetensors%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
