2026年最佳 Qwen 模型:全面对比分析
按用例和性能排名的各款 Qwen 模型变体
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2026年最佳 Qwen 模型:完整对比
阿里巴巴的 Qwen(通义千问,发音同 "chwen")模型家族已成为全球功能最强大、部署最广泛的开源 LLM(大语言模型)家族之一。从旗舰级的 Qwen 3 到可在手机上运行的 0.5B 微型模型,Qwen 生态系统几乎涵盖了所有使用场景。
面对如此多的变体,为项目选择合适的 Qwen 模型可能会令人眼花缭乱。本指南详细介绍了每一款主要的 Qwen 模型,对比了它们的基准测试结果,并根据您的开发需求给出了明确的建议。
Qwen 模型家族概览
| 模型系列 | 类型 | 可选尺寸 | 许可证 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 3 | 文本 LLM | 0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B, 235B-A22B | Apache 2.0 | 通用文本、推理、编程 |
| Qwen 2.5 | 文本 LLM | 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B | Apache 2.0 | 生产环境工作负载、微调 |
| Qwen 2.5-Coder | 编程 LLM | 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B | Apache 2.0 | 代码生成、代码补全 |
| Qwen 2.5-Math | 数学 LLM | 1.5B, 7B, 72B | Apache 2.0 | 数学推理 |
| Qwen-VL (Qwen2.5-VL) | 视觉语言 | 3B, 7B, 72B | Apache 2.0 | 图像理解、OCR |
| Qwen2-Audio | 音频 LLM | 7B | Apache 2.0 | 语音识别、音频问答 |
| Qwen-Agent | 智能体框架 | N/A | Apache 2.0 | 工具调用、智能体工作流 |
| QwQ | 推理模型 | 32B | Apache 2.0 | 深度推理、思维链 |
Qwen 3:最新旗舰
Qwen 3 代表了重大飞跃,同时引入了稠密(Dense)架构和混合专家(MoE)架构,并支持混合思维模式。
稠密模型 (Dense Models):
| 模型 | 参数量 | 上下文长度 | 核心优势 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B | 0.6B | 32K | 边缘/移动端部署 |
| Qwen3-1.7B | 1.7B | 32K | 轻量化本地推理 |
| Qwen3-4B | 4B | 32K | 速度与能力的平衡 |
| Qwen3-8B | 8B | 128K | 大多数任务的最佳平衡点 |
| Qwen3-14B | 14B | 128K | 强大的编程和推理能力 |
| Qwen3-32B | 32B | 128K | 接近最前沿模型的性能 |
MoE 模型:
| 模型 | 总参数量 | 激活参数量 | 上下文长度 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-30B-A3B | 30B | 3B | 128K | 高效推理,对移动端友好 |
| Qwen3-235B-A22B | 235B | 22B | 128K | 旗舰型号,可比肩 GPT-4o |
MoE 模型尤其值得关注。Qwen3-235B-A22B 虽然拥有 2350 亿总参数,但每个 token 仅激活 220 亿参数,这使得它比同等尺寸的稠密模型效率高得多。
Qwen 3 混合思维模式:
Qwen 3 支持在单个模型中切换“思考”与“非思考”模式:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
# 为复杂问题开启思考模式
messages = [
{"role": "user", "content": "证明素数有无穷多个。"}
]
# 开启思考模式(使用 /think 标签)
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
enable_thinking=True # 激活扩展推理
)
使用 Ollama 进行本地部署:
# 拉取并运行 Qwen 3 8B
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b
# 运行 MoE 模型
ollama pull qwen3:30b-a3b
ollama run qwen3:30b-a3b
Qwen 2.5:生产环境的中坚力量
虽然 Qwen 3 是最新款,但 Qwen 2.5 仍然是生产部署中经过最充分实战检验的系列。它经过了详尽的基准测试、社区微调,并在各类推理框架中进行了优化。
| 模型 | MMLU | HumanEval | GSM8K | 最佳用途 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-7B | 74.2 | 75.6 | 85.4 | 通用型,优质的本地模型 |
| Qwen2.5-14B | 79.9 | 80.5 | 89.2 | 强力全能型 |
| Qwen2.5-32B | 83.3 | 84.1 | 91.7 | 高质量推理 |
| Qwen2.5-72B | 86.1 | 86.6 | 95.2 | 发布时最强的开源模型 |
配合 vLLM(优化服务)在本地运行 Qwen 2.5:
pip install vllm
# 服务化模型
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
--port 8000
# 调用接口(OpenAI 兼容 API)
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "解释快速排序算法"}],
"temperature": 0.7
}'
Qwen 2.5-Coder:专为编程设计
如果您的主要场景是代码生成、补全或分析,Coder 变体在编程任务上的表现优于通用模型。
| 模型 | HumanEval | MBPP | MultiPL-E | LiveCodeBench |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder-7B | 83.5 | 78.2 | 71.4 | 68.3 |
| Qwen2.5-Coder-14B | 87.2 | 82.1 | 76.8 | 73.1 |
| Qwen2.5-Coder-32B | 90.1 | 85.6 | 80.3 | 78.9 |
在 VS Code 中配合 Continue 或其他扩展使用 Qwen2.5-Coder:
{
"models": [
{
"title": "Qwen Coder",
"provider": "ollama",
"model": "qwen2.5-coder:14b",
"apiBase": "http://localhost:11434"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Qwen Coder Autocomplete",
"provider": "ollama",
"model": "qwen2.5-coder:7b"
}
}
QwQ:推理专家
QwQ (Qwen with Questions) 是阿里巴巴专注于推理的模型,可与 OpenAI 的 o1 系列媲美。它在得出答案前会生成显式的思维链推理过程。
# 本地运行 QwQ
ollama pull qwq:32b
ollama run qwq:32b
QwQ 擅长:
- 数学难题解决
- 逻辑谜题和形式推理
- 代码调试(寻找隐蔽的 Bug)
- 科学分析
# QwQ 推理过程示例:
用户: "1729 是一个特殊的数字吗?"
QwQ 内部推理:
-> 让我想想 1729 为什么特殊...
-> 它被称为哈代-拉马努金数 (Hardy-Ramanujan number)
-> 它是可以用两种不同方式表示为两个立方数之和的最小正整数:
-> 1729 = 1³ + 12³ = 9³ + 10³
-> 验证一下:1 + 1728 = 1729 ✓
-> 729 + 1000 = 1729 ✓
最终回答: "是的,1729 是哈代-拉马努金数..."
Qwen2.5-VL:视觉语言模型
对于涉及图像、图表、文档和屏幕截图的任务,Qwen2.5-VL 是首选。
| 能力 | Qwen2.5-VL-3B | Qwen2.5-VL-7B | Qwen2.5-VL-72B |
|---|---|---|---|
| 图像理解 | 良好 | 优秀 | 卓越 |
| OCR 准确率 | 85%+ | 92%+ | 97%+ |
| 图表分析 | 基础 | 良好 | 卓越 |
| 文档解析 | 良好 | 优秀 | 卓越 |
| 视频理解 | 有限 | 良好 | 优秀 |
from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "image": "https://example.com/chart.png"},
{"type": "text", "text": "分析这张图表并总结关键趋势。"}
]
}
]
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
您应该使用哪款 Qwen 模型?
根据您的使用场景提供的决策树:
| 您的使用场景 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 通用聊天机器人 | Qwen3-8B 或 Qwen3-32B | 最新架构,支持混合思维 |
| 代码生成 | Qwen2.5-Coder-32B | 最强开源编程模型 |
| 代码自动补全 | Qwen2.5-Coder-7B | 速度足以实现实时补全 |
| 数学/推理 | QwQ-32B | 专为推理而生 |
| 图像理解 | Qwen2.5-VL-72B | 顶尖的开源 VL 模型 |
| 边缘/移动端部署 | Qwen3-0.6B 或 Qwen3-30B-A3B | 体积微小,质量尚佳 |
| 生产级 API 服务器 | Qwen2.5-72B-Instruct | 最稳定,优化最充分 |
| 微调基座 | Qwen2.5-7B 或 14B | 能力与训练开销的极佳平衡 |
| RAG 应用 | Qwen2.5-32B-Instruct | 强大的指令遵循和长上下文能力 |
| 低成本部署 | Qwen3-30B-A3B (MoE) | 以 3B 的激活成本获得 235B 的质量 |
VRAM(显存)需求
| 模型 | FP16 | INT8 | INT4 (GPTQ/AWQ) |
|---|---|---|---|
| Qwen3-8B | 16 GB | 8 GB | 5 GB |
| Qwen3-14B | 28 GB | 14 GB | 8 GB |
| Qwen3-32B | 64 GB | 32 GB | 18 GB |
| Qwen3-30B-A3B (MoE) | ~60 GB | ~30 GB | ~18 GB |
| Qwen2.5-72B | 144 GB | 72 GB | 40 GB |
| Qwen2.5-Coder-32B | 64 GB | 32 GB | 18 GB |
通过 API 运行 Qwen 模型
如果您没有足够的硬件来本地运行 Qwen,许多平台也提供 Qwen 模型的 API 服务:
# 通过 Together AI
curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
# 通过 Ollama (本地)
curl http://localhost:11434/api/chat \
-d '{
"model": "qwen3:8b",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
总结
Qwen 模型家族是 2026 年最全面的开源 AI 生态系统之一。无论您是需要边缘部署的微型模型、编程专家、推理引擎,还是前沿级的通用模型,总有一款 Qwen 变体能满足您的需求。
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