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上个月，阿里巴巴旗下的通义平台成功推出了新一代模型Qwen3系列，这一系列的模型在全球最强开源模型榜单上崭露头角。

这次发布的Qwen3系列模型共有八款，包括不同尺寸的稠密模型和混合专家系统模型。特别值得注意的是，阿里推出了六款稠密模型，参数从0.6B到32B不等。尽管阿里一直以来都重视小尺寸模型，但这次推出的最小的0.6B模型仍然引起了广泛关注。这个模型的参数量仅有6亿，相比之下，两年前发布的GPT-2模型的参数量已经达到15亿。那么这款模型的实际表现究竟如何呢？

为了解答这个问题，我们咨询了一些专业开发者并进行了自己的测试。结果发现，即使使用十年前的手机芯片，这款模型也可以进行推理运算并给出满意的结果。而参数稍大的4B、8B模型表现则更为出色。

阿里云CTO周靖人解释了为何一次性发布八个开源模型的原因：不同的模型是为了满足从个人到企业的不同开发者的需求。比如手机端可以使用4B模型，电脑或汽车端则推荐使用8B模型，而32B模型则更受企业的喜爱，因其能进行大规模商业化部署。

接下来，我们来了解一下什么是稠密模型。稠密模型，也称为Dense模型，是网络中一种常见的结构，其特点是层内元之间通过全连接方式连接，且所有参数对所有输入样本全局共享。早期的大模型大多采用这种架构。以OpenAI的GPT系列为例，其在GPT3之前均使用了Dense模型。

稠密模型在简单性、高效性和普适性方面有着显著的优势，尤其适用于大多数标准化、实时性或资源受限的场景。随着模型规模的扩大，稠密模型的训练成本逐渐上升，并且其能力提升幅度也遇到瓶颈。为了解决这个问题，混合专家系统（MoE）模型应运而生。

相比于参数不断膨胀的稠密模型，MoE架构是一种资源节约的设计。它通过引入稀疏门控机制，只激活与任务相关的子模型，从而降低训练和推理成本。DeepSeek V3就是借助MoE架构实现了惊人的成本下降。

MoE架构也有其缺点，如增加通信成本、微调中容易出现过拟合等。而稠密模型由于推理时计算路径固定，无动态路由开销，更适合实时响应的场景，如在线客服、商品推荐、金融风控等。

那么，这些模型的运行门槛有多高呢？是否真的存在“小而弱”的情况？有开发者表示，他们已成功将Qwen3 0.6B模型安装在搭载4核2.4G的CPU的设备中并顺利运行。这款模型的运行门槛相对较低，甚至一些较老的设备也能运行。

具体到实际测试，开发者将Qwen 0.6B植入应用生成回答。观察者网也在不同设备上进行了测试，包括iPhone 16 Pro Max和索尼Xperia Z5等。结果显示，这些设备都能运行Qwen3 0.6B参数的Dense模型，虽然响应速度有所不同，但在没有任何优化的情况下，它们都能顺利运行。在具体的问答环节，即使是参数较小的模型也能给出可用的回答。随着参数的提升如到Qwen3-4B其性能显著提升足以媲美大型模型。这说明小模型在应对需要低延迟响应的场景时表现出良好的能力并且受到了广大开发者的认可和支持 。阿里也在第一时间对其进行了适配和优化工作也得到了众多芯片制造商的支持 。在小尺寸模型的加持下小模型也在多个领域得以广泛应用展现了它的潜力和价值 。而阿里本身也在调整其AI战略聚焦自身的业务方向和发力点 。在小模型的布局上阿里希望借此技术提升用户体验降低成本并拓展更多的应用场景 。同时阿里也在积极寻求在C端的突破通过与夸克等应用的协同推动其AI战略的落地 。在未来随着C端渗透率的提升小尺寸模型的应用将变得更加广泛对于阿里而言这是一个重要的战略布局 。总的来说随着AI技术的不断发展小尺寸模型的应用将会越来越广泛其在AI领域的作用也将愈发重要 。对于像阿里这样的企业来说抓住这个机会推出更多优秀的小尺寸模型不仅能帮助企业更好地服务用户还能在激烈的市场竞争中占据优势 。