在全球 AI 大型語言模型的競爭版圖中，除了 OpenAI、Google 和 Anthropic 等歐美巨頭外，中國科技企業同樣不容忽視。由阿里巴巴集團旗下通義實驗室研發的 Qwen（通義千問），已發展成為全球下載量超過 7 億次的開源 AI 模型家族，覆蓋文字、圖像、語音、影片等多模態應用。本文將從 Qwen 的發展歷程、核心功能、模型種類、使用方式及與競爭對手的比較，全面解析這款來自中國的 AI 模型。
Qwen 的誕生與發展歷程
Qwen（通義千問）由阿里巴巴集團旗下的阿里雲（Alibaba Cloud）開發，總部位於中國杭州。該項目於 2023 年 4 月以「通義千問」的名稱進行內部測試，隨後逐步向外部開放。
Qwen 的發展可分為幾個重要階段：
- 2023 年：推出初代 Qwen 模型，奠定多語言對話基礎
- 2024 年：發佈 Qwen 2 系列，引入視覺語言模型（Qwen-VL）及音頻模型（Qwen-Audio）
- 2025 年初：推出 Qwen 2.5 系列，包括超過 20 萬億 token 預訓練的 Qwen 2.5-Max
- 2025 年中：發佈 Qwen 3 系列，引入混合專家（MoE）架構，總參數量突破 1 萬億
- 2026 年 2 月：推出最新的 Qwen 3.5，專為「AI 代理時代」設計
截至 2025 年底，全球已有超過 90,000 家企業採用 Qwen 模型家族，Qwen 應用程式的月活躍用戶在短短兩週內便突破 3,000 萬。
Qwen 3.5：最新旗艦模型解析
2026 年 2 月，阿里巴巴正式發佈 Qwen 3.5，這是目前 Qwen 系列中最強大的模型。據路透社報道，Qwen 3.5 的運營成本比前代降低 60%，大規模工作負載效率提升 8 倍。
核心技術特點
- 混合專家架構（MoE）：總參數量 3,970 億，但每次推理僅激活 170 億參數，兼顧性能與效率
- 原生多模態：單一模型同時處理文字、圖像、UI 截圖及結構化內容，支援最長 2 小時影片分析
- 視覺代理能力：可在手機及桌面平台自主執行操作，識別並互動螢幕上的像素級元素
- 超大詞彙表：25 萬詞彙量，配合多 token 預測技術，可在 201 種語言中降低 10-60% 的 token 消耗
- 雙重思考模式：「Thinking」模式用於深度推理，「Fast」模式提供快速回覆
Qwen 3.5 vs Qwen 3.5-Plus
| 比較項目 | Qwen 3.5（開源版） | Qwen 3.5-Plus（API 版） |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 256K tokens | 100 萬 tokens |
| 思考模式 | Thinking / Fast | Thinking / Fast / Auto |
| 工具使用 | 需手動設定 | 自動調用搜尋、程式碼解譯器 |
| 部署方式 | 自行下載部署（Apache 2.0 授權） | 透過阿里雲 API 存取 |
| 最佳場景 | 企業自建、研究、微調 | 快速整合、長文檔處理 |
Qwen 模型家族全覽
Qwen 不僅是一個單一模型，而是一個涵蓋多種應用場景的模型家族。以下為主要成員：
文字生成系列
- Qwen-Max：超過 1 萬億參數的旗艦模型，適合複雜推理及策略判斷
- Qwen-Plus：在推理能力與成本效益間取得平衡，適合大規模企業應用
- Qwen-Flash / Turbo：以高效能、低延遲為核心，適合客服問答及即時互動
專業領域系列
- Qwen-Coder：專為程式碼生成、除錯及翻譯而設，支援 92+ 種程式語言，總參數量 4,800 億、活躍參數 350 億
- Qwen-Math：針對數學推理優化，Qwen 2.5 Math（72B）在數學問題解決中達 84% 準確率
- Qwen-VL（視覺語言）：支援圖像理解、影片分析、圖表解讀及 32 種語言的 OCR 識別
- Qwen-Audio：處理語音、音樂及自然聲音，支援語音轉文字及音頻內容分析
- Qwen-Omni：全能多模態模型，支援 119 種文字語言、19 種語音輸入及 10 種語音輸出語言
模型規模靈活度
Qwen 系列最大的特色之一是規模跨度極廣——從僅 5 億參數的輕量版本到超過 1 萬億參數的旗艦版本，企業可根據實際需求選擇最合適的模型。小型模型適合在邊緣設備（如手機、IoT 裝置）上本地運行，大型模型則適合複雜的企業級應用。
Qwen 的定價與使用方式
免費使用方式
Qwen Chat 聊天應用程式可在網頁、iOS 及 Android 免費使用，無需註冊帳戶即可開始對話。基本功能完全免費，涵蓋問答、寫作、搜尋及圖像生成等。
API 定價（開發者適用）
Qwen 提供多層次的 API 定價方案，以下為主要模型的價格（USD）：
| 模型 | 輸入價格（每百萬 tokens） | 輸出價格（每百萬 tokens） | 適合場景 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5-Plus | US$0.40 | US$2.40 | 最新旗艦，長文檔處理 |
| Qwen-Max | US$1.20 | US$6.00 | 超大規模推理 |
| Qwen-Plus | US$0.40 | US$1.20 | 企業級平衡選擇 |
| Qwen-Turbo | US$0.05 | US$0.20 | 高流量、低成本應用 |
值得注意的是，由於 Qwen 的核心模型以 Apache 2.0 開源授權發佈，開發者亦可透過第三方平台（如 DeepInfra、Together AI、OpenRouter）以更低成本使用，甚至完全免費。例如，Qwen 系列在 DeepInfra、Together AI 等第三方平台上的價格往往更低，部分輕量模型的使用成本僅為 GPT-4o 的十分之一。
Qwen 與主流 AI 模型的比較
根據阿里巴巴發佈的基準測試數據（需注意為自報數據），Qwen 3.5 在多項評估中達到或超越歐美競爭對手：
| 比較維度 | Qwen 3.5 | GPT-5 | Claude Opus 4.6 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| 架構 | MoE（397B 總 / 17B 活躍） | 統一推理系統 | 密集模型 | 多模態原生 |
| 上下文窗口 | 256K（Plus: 100 萬） | 400K | 200K（1M Beta） | 100 萬+ |
| 多語言 | 201 種語言 | 多語言 | 多語言 | 多語言 |
| 開源 | ✅ Apache 2.0 | ❌ 閉源 | ❌ 閉源 | ❌ 閉源 |
| API 價格 | US$0.40 / 百萬 tokens 起 | US$1.25 / 百萬 tokens（輸入） | US$5.00 / 百萬 tokens（輸入） | US$1.25+ / 百萬 tokens |
| 視覺代理 | ✅ 原生支援 | 有限 | 有限 | ✅ 支援 |
Qwen 的最大競爭優勢在於開源策略與極具吸引力的定價。在功能日趨接近的前提下，Qwen 為預算有限的企業及開發者提供了一個高性價比的替代方案。然而，基準測試數據均為阿里巴巴自行發佈，尚未經獨立機構驗證，用戶在評估時需考慮此因素。
Qwen 的實際應用場景
企業客戶服務
透過 Qwen-Flash 的低延遲特性，配合多語言支援，企業可快速部署 AI 客服系統。阿里巴巴旗下的 DingTalk（釘釘）已有超過 220 萬名企業用戶透過平台存取 Qwen AI 服務。
程式碼開發輔助
Qwen-Coder 系列支援 92+ 種程式語言，能執行程式碼生成、除錯、解釋及翻譯，在編程基準測試中表現與 GPT-4o 相當，但成本顯著更低。
內容創作與翻譯
Qwen Chat 的免費版本已具備文字創作、翻譯、摘要及圖像生成功能，適合內容創作者及營銷團隊使用。
文件分析與資料處理
Qwen-VL 的視覺理解能力可解讀圖表、表格及文件截圖，配合長上下文窗口，適合金融分析、學術研究及企業報告等需要處理大量文件的場景。
電商與物流
阿里巴巴已在旗下淘寶及菜鳥物流中整合 Qwen 3.5 的代理功能，實現自動化購物推薦及物流流程優化。
如何開始使用 Qwen？
方法一：Qwen Chat（最簡單）
- 前往 chat.qwen.ai 或下載 Qwen Chat 手機應用
- 無需註冊，直接開始對話
- 可使用文字、圖像、語音等多種輸入方式
方法二：阿里雲 API（開發者適用）
- 註冊阿里雲帳戶
- 在 Model Studio（百煉平台）中選擇所需模型
- 取得 API 金鑰，按用量計費
方法三：開源部署（進階用戶）
- 從 Hugging Face 或 ModelScope 下載模型權重
- 在本地伺服器或雲端環境中部署
- 可根據業務需求進行微調（fine-tuning）
使用 Qwen 前須注意的事項
- 數據隱私：Qwen 由中國企業開發，用戶數據可能受中國相關法規管轄，對數據敏感性較高的企業需謹慎評估
- 基準測試可信度：性能數據主要為阿里巴巴自行發佈，缺乏獨立驗證
- 應用穩定性：部分用戶反映手機應用存在連線不穩、語音功能偶爾失靈等問題
- 長對話記憶：在較長的對話中，系統可能遺失先前部分的內容
- 地區限制：部分阿里雲 API 功能可能僅限特定地區的數據中心（如新加坡）使用
結語：開源 AI 的強力競爭者
Qwen（通義千問）的快速發展證明了中國在 AI 大型語言模型領域已具備與歐美頂尖企業正面競爭的實力。其開源策略、極具競爭力的定價、以及從 5 億到超過 1 萬億參數的靈活規模選擇，使其成為全球開發者及企業的重要選項之一。
隨着 Qwen 3.5 將重心轉向 AI 代理能力，以及阿里巴巴持續在電商、物流等實際業務場景中的整合，Qwen 的生態系統正朝着更完整的方向發展。對於希望以較低成本探索高性能 AI 應用的用戶而言，Qwen 無疑值得關注。
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