2026年最佳 Qwen 模型：全面对比分析

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。

对于需要将 LLM 能力与多媒体生成（图像、视频、音频等）相结合的生产级应用，Hypereal AI 提供了对语言模型和创意 AI 模型的统一 API 接入，让您无需管理多个供应商即可构建完整的 AI 工作流。

2026年最佳 Qwen 模型：完整对比

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

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"}]
  }'

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开始使用 Hypereal 构建

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QwQ：推理专家

Qwen2.5-VL：视觉语言模型

您应该使用哪款 Qwen 模型？

VRAM（显存）需求

通过 API 运行 Qwen 模型

总结

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Qwen 2.5-Coder：专为编程设计

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您应该使用哪款 Qwen 模型？

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