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事件描述
　　11月3日，阿里發(fā)布了Qwen 3系列中旗艦推理模型Qwen3-Max-Thinking的早期預(yù)覽版，推理模型仍在訓(xùn)練中。該模型為一個(gè)訓(xùn)練的中間檢查點(diǎn)，當(dāng)前并未在Hugging Face、魔搭等平臺(tái)開源，用戶可在Qwen Chat和阿里云API中試用，僅支持文本到文本，輸出“限時(shí)免費(fèi)”。
　　事件評(píng)論
　　性能實(shí)現(xiàn)新突破，在AIME 25和HMMT25測(cè)試中達(dá)到100%準(zhǔn)確率。Qwen3-MaxThinking是Qwen3-Max的推理增強(qiáng)版本，（1）通過集成代碼解釋器和運(yùn)用并行測(cè)試計(jì)算技術(shù)，展現(xiàn)出較強(qiáng)的推理能力。（2）實(shí)現(xiàn)思考模式與非思考模式的有效融合，思考模式下，在智能體編程、常識(shí)推理，以及數(shù)學(xué)、科學(xué)和通用領(lǐng)域的推理能力等方面均有顯著提升。（3）實(shí)測(cè)成績來看，在當(dāng)前的Checkpoint，已經(jīng)能在AIME 25和HMMT25（哈佛MIT數(shù)學(xué)競賽）中達(dá)到100%的準(zhǔn)確率。此前AIME 25的最好成績由GPT-5系列守擂，GPT-5 Codex（high）的準(zhǔn)確率98.7%，GPT-5（high）為94.3%，GPT-OSS-120B為93.4%，而此前Qwen3235B的成績?yōu)?1.0%。我們認(rèn)為本次模型在數(shù)學(xué)測(cè)試的突破，標(biāo)志著大模型在復(fù)雜邏輯推理能力上的質(zhì)變，模型已經(jīng)能夠深度理解并運(yùn)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念和邏輯鏈條，商業(yè)化速度有望加速。
　　對(duì)token消耗較高，但一定程度可控，關(guān)注后續(xù)團(tuán)隊(duì)在降本方面的技術(shù)路線與突破。根據(jù)三方媒體體驗(yàn)實(shí)測(cè)，Qwen3-Max-Thinking早期預(yù)覽版對(duì)token消耗較高，若非輸出限免，使用成本或許會(huì)較為高昂。以同一智能體編程任務(wù)為例，開啟深度推理的DeepSeekV3.2-Exp生成的網(wǎng)頁相對(duì)美觀精致，代碼源文件中包含787行代碼。Qwen3-MaxThinking早期預(yù)覽版能準(zhǔn)確分析用戶需求，輸出的網(wǎng)頁符合基本使用需求，但同時(shí)消耗token數(shù)量明顯偏多，反映到代碼數(shù)量上為1417行代碼。該問題可用自帶的思考預(yù)算控件解決，用戶可在1024-81920個(gè)token的思考預(yù)算區(qū)間內(nèi)隨意切換，直接控制模型的推理長度。
　　此前，阿里Qwen3家族已發(fā)布十余款模型，形成萬億參數(shù)旗艦+開源多模態(tài)+垂直工具的完整矩陣。包含旗艦級(jí)大模型Qwen3-Max，擁有超萬億參數(shù)、百萬級(jí)上下文，分指令版和推理版；新一代高效架構(gòu)Qwen3-Next，跟進(jìn)高稀疏MoE及混合注意力機(jī)制新技術(shù)范式。此外，還有開源視覺語言模型Qwen3-VL、全模態(tài)模型Qwen3-Omni；編程模型Qwen3-Coder、翻譯模型Qwen3-LiveTranslate、圖像編輯模型Qwen3-Image-Edit（Qwen版Banana）、視頻生成模型Wan-2.5、語音識(shí)別/合成模型通義百聆等。
　　關(guān)注Qwen3-Max推理模型的后續(xù)發(fā)布與開源，中期看好Agent商業(yè)化進(jìn)展。當(dāng)前時(shí)點(diǎn)大模型商業(yè)化變現(xiàn)有望加速，考慮到當(dāng)前成本仍為制約token消耗量的核心因素，需要進(jìn)一步關(guān)注未來模型廠商如何降本以及其將本效果。中期來看繼續(xù)看好國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)鏈，重點(diǎn)推薦鏟子股和卡位優(yōu)勢(shì)顯著的巨頭本身。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1、AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期；
　　2、下游應(yīng)用需求不及預(yù)期