[AI/LLM] 解读 Qwen 系列大模型

1 Qwen 系列模型解读

Qwen 系列模型在架构、性能、多语言支持等方面不断演进，不同版本特性差异明显，且不同参数规模的模型对硬件需求也有所不同。以下是 Qwen1.x、2.x、2.5、3 系列模型的特性及差异，以及其硬件需求的相关介绍：

模型清单

• 通义千问 (Qwen)：语言模型
  • Qwen: 1.8B、7B、14B 及 72B 模型
  • Qwen1.5: 0.5B、1.8B、4B、14BA2.7B、7B、14B、32B、72B 及 110B 模型
  • Qwen2.0: 0.5B、1.5B、7B、57A14B 及 72B 模型
  • Qwen2.5: 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 及 72B 模型
  • Qwen3 : 0.6b / 1.7b / 4b / 8b / 14b / 30b / 32b / 235b
• 通义千问 VL (Qwen-VL): 视觉语言模型
  • Qwen-VL: 基于 7B 的模型
  • Qwen-VL: 基于 2B、7B 和 72B 的模型
• 通义千问 Audio: 音频语言模型
  • Qwen-Audio: 基于 7B 的模型
  • Qwen2-Audio: 基于 7B 的模型
• Code通义千问 / 通义千问Coder: 代码语言模型
  • CodeQwen1.5: 7B 模型
  • Qwen2.5-Coder: 7B 模型
• 通义千问 Math: 数学语言模型
  • Qwen2-Math: 1.5B、7B 及 72B 模型
  • Qwen2.5-Math: 1.5B、7B 及 72B 模型

特性/差异

• Qwen1.x 系列：采用经典 Transformer 解码器架构，使用旋转位置编码 RoPE 和分组查询注意力 GQA，如 Qwen1.5-110B 模型使用 GQA 优化了推理速度。该系列涵盖多种参数规模，如 Qwen-7B 有 32 层 Transformer、每层隐藏尺寸 4096，Qwen-14B 使用 40 层、隐藏尺寸 5120。Qwen1.5 全系列模型支持最长 32768 个 token 的上下文，Qwen-Long 可将上下文扩展到百万级别。

2023年8月，阿里首次开源通义千问第一代模型Qwen-7B，这是一个有70亿参数的通用语言模型。在此基础上，Qwen扩展了更多的参数版本，比如0.5B、14B、32B、72B等。与此同时， Qwen也在不断扩展能力，可以支持更多的模态输入，比如先后开源了Qwen-VL视觉语言模型和Qwen-Audio音频语言模型。

• Qwen2.x 系列：包含 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B 等模型，所有尺寸模型都使用了 GQA 机制。在中英文之外，增加了 27 种语言相关的高质量数据，提升了多语言能力。Qwen2-72B-Instruct 能够完美处理 128k 上下文长度内的信息抽取任务。

2024年9⽉发布了 Qwen2.5系列，涵盖了多种尺⼨的⼤语⾔模型、多模态模型、数学模型以及代码模型，能够为不同领域的应⽤提供强有⼒的⽀持。不论是在⾃然语⾔处理任务中的⽂本⽣成与问答，还是在编程领域的代码⽣成与辅助，或是数学问题的求解，Qwen2.5 都能展现出⾊的表现。每种尺⼨的模型均包含基础版本、以及量化版本的指令微调模型，充分满⾜了⽤⼾在各类应⽤场景中的多样化需求。具体版本内容如下： • Qwen2.5: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 以及72B; • Qwen2.5-Coder: 1.5B, 7B, 以及即将推出的32B; • Qwen2.5-Math: 1.5B, 7B, 以及72B • Qwen2.5-VL: 3B, 7B, 以及72B。

• Qwen2.5 系列：全系列涵盖了多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，在 18 万亿 tokens 数据上进行预训练，整体性能比 Qwen2 提升了 18% 以上。其在知识能力、数学能力方面都有显著改进，指令跟随与结构化数据处理能力也增强，支持高达 128k 的上下文长度，可生成最多 8k 内容，并且支持 29 种以上语言。

Qwen2.5系列是基于Transformer架构的语言模型，包括密集模型和MoE模型。

密集模型采用了Grouped Query Attention（GQA）、SwiGLU激活函数、Rotary Positional Embeddings（RoPE）以及QKV bias等技术来提高模型性能。
MoE模型则使用了专门的MoE层替换标准的feed-forward网络层，并通过细粒度专家分割和共享专家路由等策略提高了模型能力。

• Qwen3 系列：提供从 0.6B 到超大规模的 235B-A22B 多种模型，涵盖 Dense 和 MoE 架构。Qwen3 的 MoE 模型通过全局批处理负载均衡和稀疏激活，在性能和效率之间取得平衡。训练数据超过 36 万亿 token，覆盖 119 种语言。Qwen3 首创「思考模式」与「普通模式」双形态切换，复杂推理场景下启用思考模式，普通问答场景则切换至普通模式，响应速度提升 3 倍。

维度	Qwen1.x 系列	Qwen2.x/2.5 系列	Qwen3 系列（核心优势）
架构基础	经典 Transformer（GQA）	增强型 Transformer + 视觉模块	混合专家（MoE）架构，支持 “思考 / 非思考” 双模式切换，算力效率提升 3 倍以上
核心能力	文本理解与生成，基础对话	多模态（图文 / 音视频）+ 文档解析	全模态 “不降智”（19 种语言输入 + 10 种输出）、视觉 Agent（GUI 操作）、256K 超长上下文（可扩至 1M）
性能天花板	72B 参数，数学 / 代码能力一般	72B 参数，视觉理解精度 95% 左右	235B MoE / 万亿参数 Qwen MAX，数学推理（AIME25 满分）、代码生成（SWE-Bench 69.6 分）达国际顶尖
商用友好性	开源但商用需单独授权	部分开源，商用受限	全系 Apache 2.0 协议，0 元免费商用，支持裁剪 / 二次训练，无场景限制
部署成本	7B 模型需 12GB 显存，成本中等	14B 模型需 24GB 显存，成本较高	支持 4-bit 量化 + 动态上下文，480B 模型可在单张 RTX 4090（24GB）运行，日均成本低至 $72

应用场景及硬件需求

模型参数规模	行业应用场景	GPU 需求	内存需求	CPU 需求
0.5B-1.8B	边缘设备部署、极轻量级对话	无（纯 CPU 可推理，但推荐 4GB 显存如 GTX 1650）	8GB-16GB	4 核 8 线程 - 8 核 16 线程
4B-7B	个人聊天机器人、轻量级办公助手	6GB 显存（如 RTX 3060），推荐 12GB-16GB 显存（如 RTX 4080）	16GB-32GB	四核 8 线程 - 八核 16 线程
14B-32B	专业领域助手、复杂代码生成	10GB-12GB 显存（如 RTX 4080），推荐 24GB 显存（如 RTX 6000 Ada）	32GB-64GB	八核 16 线程 - 十六核 32 线程
72B 及以上	大型企业级应用、复杂任务处理	24GB 及以上显存（如 H100）

2 场景化模型推荐方案

• 要做出选择，首先需明确 Qwen3 相比 1.x/2.x 系列的本质突破，这直接决定了其适用边界：

• 结合最新行业落地案例（2025 年云栖大会及企业实践），不同场景的最优选择如下：

2.1 优先选 Qwen3 的核心场景

这些场景中，Qwen3 的技术突破能直接解决痛点，且成本可控：

企业级多模态应用

• • 典型场景：工业质检（微米级缺陷检测）、视觉编程（UI 图转代码）、车载智能助手
• • 推荐模型：Qwen3-VL（30B Dense 边缘版 / 235B MoE 云端版）
• • 核心价值：检测精度 99.87%（超传统方案 4.5 个百分点），前端开发效率提升 70%，支持 AR 导航与 GUI 操作闭环
• • 硬件参考：边缘用单张 RTX 4090，云端用 2×A100 80GB

高复杂度专业任务

• • 典型场景：代码库重构（256K 上下文）、科学计算（公式推导）、跨国企业客服
• • 推荐模型：Qwen3-Coder（480B）、Qwen3-Omni（全模态）
• • 核心价值：TerminalBench 分数行业领先，支持 54 种语言翻译，100 万字代码一次性处理
• • 硬件参考：混合部署（2×RTX 4090 + 云端 API），日均成本 $288

低成本商用落地

• • 典型场景：创业公司智能客服、中小企业知识库、定制化 AI 助手
• • 推荐模型：Qwen3-7B/14B（开源免费商用）
• • 核心价值：Apache 2.0 协议无合规风险，相比 LLaMA 3 商用授权成本节省 100%，中文能力碾压同类开源模型
• • 硬件参考：16GB 显存 GPU（如 RTX 3060），内存 32GB

2.2 可选其他系列的场景

当资源有限或需求简单时，1.x/2.x 系列更具性价比：

边缘轻量部署

• • 典型场景：物联网设备本地推理、嵌入式 AI 交互（如智能音箱）
• • 推荐模型：Qwen1.5-0.5B/1.8B（32K 上下文）
• • 核心理由：纯 CPU 可运行（8GB 内存足够），推理延迟比 Qwen3-0.6B 低 30%，满足基础问答需求

单一文本任务

• • 典型场景：日志分析、简单文案生成、内部聊天机器人
• • 推荐模型：Qwen2-7B（文本专项优化）
• • 核心理由：显存需求仅 8GB（Qwen3-7B 需 12GB），文本生成速度比 Qwen3 快 15%，无多模态冗余功能

预算极度有限的试点

• • 典型场景：个人开发者实验、高校科研原型、小流量工具
• • 推荐模型：Qwen1.5-4B（量化版）
• • 核心理由：4GB 显存即可运行（如 GTX 1650），相比 Qwen3 轻量版部署成本降低 60%

M 决策 Checklist 与避坑指南

3 步快速决策

1. 明确核心需求：是否需要多模态 / 超长上下文 / 代码能力？是→Qwen3；否→1.x/2.x

2. 核对硬件预算：单卡 24GB 以上→Qwen3-VL/Coder；8GB 以下→Qwen1.5 轻量版

3. 确认商用属性：需商业化落地→必选 Qwen3（Apache 2.0）；非商用→可选 Qwen1.5

常见误区避坑

• ❌ 盲目追求大参数：Qwen3-7B 量化版在客服场景性能接近 14B，成本降低 40%

• ❌ 忽视部署优化：Qwen3-Coder 通过动态上下文调整，可节省 75% 显存（从 256K 缩至 8K）

• ❌ 混淆开源协议：Qwen1.x 商用需申请授权，Qwen3 全系免费商用（含企业级 72B 模型）

Y 推荐文献

• https://www.aliyun.com/product/tongyi

• https://ollama.com/library/qwen3

• https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-1.7B/summary

• Qwen3 Technical Report - arxiv.org

X 参考文献

• 阿里千问系列：Qwen2.5大模型解读 - Zhihu

• Qwen3大模型各版本的本地部署硬件要求及适用范围的综合分析 - 今日头条