一、三个代际，三种定位

二、Qwen3 的一个关键设计

思考模式 vs 非思考模式：你可以按任务难度，在"响应快"和"想得深"之间选。

这不是摆设。日常问答用非思考模式省时间，难题切思考模式换准确率——比无脑开最高档更实际。

参数上它同时提供稠密模型和混合专家（MoE）模型。例如 Qwen3-30B-A3B：总参数约 300 亿，单次推理激活约 30 亿，在能力与计算开销之间取平衡。

三、Qwen3.5 的变化

Qwen3.5 于 2026 年 2 月发布。代表性开源模型 Qwen3.5-397B-A17B 采用 MoE 架构：总参数约 3970 亿，每次前向计算激活约 170 亿。

相比主要处理文本的模型，它的多模态能力更适合图像理解、视觉信息分析和复杂工具调用，同时强调推理效率与长上下文处理。

四、怎么选：按任务，不按新旧

1. 普通文本创作、翻译、基础问答：Qwen2.5 的部分型号完全够用。
2. 需要更强推理和代码辅助：看 Qwen3。
3. 涉及视觉理解、工具调用、智能体工作流：评估 Qwen3.5 的具体型号。

五、部署上的坑

• 小参数更好跑：资源有限的设备上，小模型往往是唯一现实选择。
• 大参数吃显存：需要更高显存与算力，别只看跑分。
• MoE 不等于免费：虽然每次只激活部分参数，但权重存储、显存占用、推理框架兼容性三项一样要算进成本。

六、不想自己搭环境的话

可以走 API。通用做法是：在控制台创建密钥 → 在模型广场确认具体型号、价格与调用说明 → 在支持 OpenAI 兼容接口的应用里填 Base URL 与 Key → 从模型广场复制准确的模型 ID 填入 → 保存后测试。

两个提醒：实际可调用的型号以平台当前列表为准；价格、额度与上下文限制也以页面显示为准，不要照着旧文章的参数配置。

一句话收束：选模型的第一原则不是"最新"，而是"在你的资源里能稳定跑起来，并且够用"。