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郭建军
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猫眼影戏记者 张上淳 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
鱼羊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
新一年的基础模子竞逐，没想到是阿里千问率先脱手了！
就在刚刚，Qwen3-Max-Thinking正式版突然宣布，连忙刷新全球SOTA：
在涵盖科学知识、数学推理、代码编程的19项权威基准测试中，遇上甚至逾越GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等TOP闭源模子 。
p.s. 此前这一超大杯推理模子的“早期预览版”，已经在AIME 25和HMMT 25（哈佛-MIT数学竞赛）中抵达100%的准确率 。
量子位相识到，完全体的Qwen3-Max-Thinking总参数超万亿（1T），预训练数据量高达36T Tokens，并且举行了更大规模的强化学习后训练 。
焦点手艺方面，通过引入自顺应工具挪用和测试时扩展两项手艺立异，Qwen3-Max-Thinking的推理性能和挪用工具的原生Agent能力都有显著提升 。
千问APP PC端和网页端已经第一时间上新这一Qwen系列最强模子，现在即可免费体验 。API（qwen3-max-2026-01-23）也已开放 。
Qwen3超大杯推理版实测
话未几说，Qwen3超大杯推理版究竟有多强，我们直接来看效果 。
代码能力
现场写一个小游戏，对大模子们来说早已不是难事，什么贪食蛇、flappy bird基本都能轻松搞定 。
若是再加上一点难度，让Qwen3-Max-Thinking在网页小游戏里加上手势识别呢？
建设一个基于浏览器的气球射击游戏，使用天空配景，并通过摄像头跟踪用户的手部行动来控制屏幕上的指针 。
还真能work！并且在prompt的指导下，细节也都到位：
瞄准行动下，屏幕左上方会显示“瞄准中”的状态；双指捏合触发射击时，能瞬间转换“射击！”提醒；若是手出框了，还会泛起红色高亮提醒 。
完整prompt如下：
prompt:“Create a browser-based balloon shooter with a sky background, using the webcam to track a user’s hand and control an on-screen pointer.Core requirements1. Sky screen- Fullscreen sky backdrop (gradient + soft clouds OR skybox).- Subtle parallax and gentle cloud drift for depth.2. Balloons- Spawn balloons from the bottom and drift upward with slight side-to-side motion.- Different sizes (small = faster / worth more, large = slower / worth less).- Optional wind gusts that shift all balloons briefly.3. Hand pointer- Use real-time hand tracking from the camera.- Track index fingertip and map it to screen coordinates.- Render a crosshair/pointer at that position.- Add smoothing so the pointer doesn’t jitter (exponential moving average).4. Shooting- Shooting gesture: pinch (thumb + index) to fire.- Add a cooldown (e.g., 150–250ms) to prevent accidental rapid-fire.- When firing, do a raycast / hit-test from the pointer to balloons.- If hit: pop balloon + add score + combo streak feedback.5. Feedback- Pop VFX: quick burst particles + optional “rubber fragments.”- Small screen shake or micro “kick” on hit (subtle).- Sound toggle (pop + whoosh).6. UI (simple + modern)- Minimal HUD: score, combo, and a small “calibration” indicator.- Settings drawer: sensitivity, smoothing, spawn rate, difficulty, left/right hand selection.- Fallback controls: mouse pointer + click if camera isn’t available.7. Calibration & stabilityInclude a calibration step:- Ask the user to hold their hand in view and point to screen corners to fit mapping.- Handle low-confidence frames:- If hand not detected, fade crosshair and show “Hand not found” hint.prompt:“Create a browser-based balloon shooter with a sky background, using the webcam to track a user’s hand and control an on-screen pointer.Core requirements
再来一手经典难度题：鹈鹕骑自行车 。
An animated SVG of a pelican riding a bicycle.
emmm…谈不上完善，但鉴于给出的提醒词较量简略，至少确实是那么个意思了（doge） 。
工具挪用
此次更新，官方重点强调了两方面的能力提升：推理能力和自主挪用工具的原生Agent能力 。
恰恰最近在关注内存涨价这事儿，无妨让Qwen3-Max-Thinking直接帮我们剖析一波，写份研报 。
提醒词：
最近内存价钱疯涨，帮我剖析下哪些股票受到了影响，画出相关股价走势
从侧边栏显示的思索细节可以看到，Qwen3-Max-Thinking先是自主上网网络好了资料，然后挪用代码诠释器做起了数据剖析和绘图，就像人类一样是边用工具边思索的 。
不到1分钟时间，一份席卷涨价缘故原由、受益/受损工业剖析、下一阶段存储芯片工业走势的完整报告，就新鲜出炉了 。
手艺剖析
在模子上线的同时，阿里千问团队也通过官方手艺博客，透露了Qwen3-Max-Thinking的不少手艺细节 。
手艺博客提到，Qwen3-Max-Thinking在事实知识、重大推理、指令遵照、人类偏好对齐以及智能体能力等评估维度上都实现了显著提升 。
背后有两项焦点立异：
自顺应工具挪用能力，可按需挪用搜索引擎和代码诠释器；测试时扩展手艺（Test-Time Scaling），显著提升推理性能 。
来看详细细节 。
自顺应工具挪用
与早期需要用户手动选择工具的要领差别，通过引入自顺应工具挪用，Qwen3-Max-Thinking能在对话中自主选择并挪用其内置的搜索、影象和代码诠释器功效 。
好比，搜索《醉翁亭记》全文，并挪用代码诠释器把所有的“也”替换成“喵” 。
最终的完效果果如下：
在此背后，阿里千问团队专门设计了一套训练流程：
在完成起源的工具使用微调后，模子在多样化使命上使用基于规则和模子的反响来做进一步训练 。
实验批注，搜索和影象工具能有用缓解幻觉，提供实时信息会见，并支持更个性化的回复 。代码诠释器允许用户执行代码片断，并应用盘算推理来解决重大问题 。
测试时扩展手艺
测试时扩展是指在推理阶段分派特殊盘算资源，以提升模子性能的手艺 。
阿里千问团队提出了一种履历积累式、多轮迭代的测试时扩展战略 。
差别于简朴增添并行推理路径数目N（这往往会导致冗余推理），研究团队限制N并将节约的盘算资源用于由“履历提取”机制指导的迭代式自我反思 。
这样做的利益在于，模子不会推理着推理着又绕回到已经得出的结论上去，猖獗空话铺张token，而是会专注于未解决的不确定性 。
更要害的是，相比于直接引用原始推理轨迹，该机制实现了更高的上下文使用效率，在相同上下文窗口内能更充分地融合历史信息 。
实验证实，在大致相同的token消耗下，该要领优于标准的并行采样与聚合要领，推理性能和推理效率大幅提升 。
好比，在启用工具的“人类最后的测试”HLE中，Qwen3-Max-Thinking得分58.3，凌驾GPT-5.2-Thinking的45.5，以及Gemini 3 Pro的45.8，刷新SOTA 。
在IMO难度级别的数学能力测试基准IMO-AnswerBench上，Qwen3-Max-Thinking也以91.5的效果拿下全场最高分 。
中国开源一连席卷天下
意料之中，2026年的第一个重量级模子更新，再次来自中国 。
而有些意料之外但也在情理之中的是，这一次率先脱手的，是阿里千问 。
凭证MIT-Hugging Face数据，在全球22亿次模子下载行为之中，中国开源AI模子的接纳份额已经跃升至17.1%，凌驾了美国的15.8% 。
在已往一年内新宣布的模子中，中国模子的下载量稳居第一 。
在其中，从迭代频率、下载量和社区影响力来看，千问系列拔得头筹 。
Hugging Face的最新数据显示，阿里千问系列衍生模子数目突破20万个，成为全球首个告竣此目的的开源大模子 。同时，千问系列模子下载量突破10亿次，平均天天被下载110万次，完全逾越Llama，现实上已经成为全球AI开源界的新标杆 。
值得关注的是，在飞快壮大自身开源、顶级模子影响力的同时，阿里也已在实践中展现了2026年模子厂商的新着力点——
将顶尖模子能力和应用生态系统做更深入的连系 。
日前，千问APP已周全接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态营业 。
可以预见的是，2026基础模子还将一连增强，并且更深入地与各个笔直领域、与现实生涯相连系，在落地实践中展现更多应用的可能 。
第一炮已经打响，期待中国开源延续2025年的势头，一连给天下带来新惊喜~
官网地点：https://chat.qwen.ai/
— 完 —
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“没事，我不惹他们 。”小不点不在乎 。
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二是增强都会治理 。要以“双创”活动为载体，以交通秩序、卫生治理、市场规范为主要内容，突出县城收支口、城乡连系部、背街小巷等重点部位，举行经常性地综合整治，彻底扭转城区脏、乱、差的时势 。要强化妄想实验的监视治理，建设长效治理机制 。要继续加速实验城区绿化、亮化、净化工程，一直美化县城情形 。要继续搞好军民渠、护城河治理，一直提升都会品位 。要强化市民都会意识和都会规则意识，营造“新野是我家，文明靠各人”的浓重气氛，提高市民加入都会治理的起劲性 。
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“这么神秘？”小不点心中大受触动，他双眼清亮，认真思索了很长时间，以为长了不少见识 。
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要做到听从下令，一切行悦耳指挥 。听从下令是武士的天职，是战胜难题的主要条件 。同砚们在军训时代要切记自己是一名武士，要用严酷的纪律约束自己，遵纪遵法，令行榨取 。通过军训，增强纪律看法，为高中时代的受苦学习和康健有序的生涯以及以后投身于祖国建设事业打下坚实的基础 。本次军训事情时间紧、使命重、强度大，对每一位参训同砚都是不小的磨练 。各人要树立竞争和立异意识，形成优异气氛，争取军训效果和精神文明建设双丰收 。对在军训中，效果显著的整体和小我私家将划分予以奖励，对违反纪律的要严酷举行品评教育 。
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责编：许拥军
审核：梅丽莎·里奥
责编：杨柳芳
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