Qwen3.6和DeepSeek哪个更好用？2026年最新实测对比

欢迎来到 Qwen 的世界

Qwen 是由阿里巴巴集团 Qwen 团队研发的一系列大语言模型和大型多模态模型。无论是纯语言模型还是多模态模型，该系列均在超大规模的多语言和多模态数据集上进行了预训练，并通过高质量数据进行了后期微调，以更好地对齐人类偏好。Qwen 系列模型具备广泛的能力，包括自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具调用、角色扮演以及作为智能体进行交互等。

Qwen3-2507：指令与思考模型的回归

基于社区的反馈和进一步的研究成果，专精于指令跟随的模型和专注于复杂思考的模型强势回归！其成果便是 Qwen3-2507 系列。

Qwen3-Instruct-2507 核心特性

Qwen3-Instruct-2507 具备以下显著特性：

• 通用能力显著提升：在指令跟随、逻辑推理、文本理解、数学、科学、代码生成和工具使用等方面均有大幅进步。
• 多语言知识覆盖增强：在多种语言的长尾知识覆盖上取得了实质性增益。
• 主观任务对齐优化：在主观性和开放式任务中，与用户偏好的对齐度显著提高，能够提供更有帮助的回复和更高质量的文本生成。
• 长上下文理解能力：增强了 256K 长上下文理解能力，并可扩展至 1M。

Qwen3-Thinking-2507 核心特性

Qwen3-Thinking-2507 具备以下核心优势：

• 推理性能卓越：在逻辑推理、数学、科学、代码生成以及通常需要人类专业知识的学术基准测试上，性能显著提升，在开源思考模型中达到了顶尖水平。
• 通用能力同步增强：在指令跟随、工具使用、文本生成以及与人类偏好对齐等通用能力上也有明显改善。
• 长上下文理解能力：同样具备增强的 256K 长上下文理解能力，并可扩展至 1M。

Qwen3 (Qwen3-2504) 技术特性总览

Qwen3，亦称 Qwen3-2504，是 Qwen 系列的一个重要里程碑，其技术特性总结如下：

• 全尺寸模型矩阵：提供从 0.6B 到 235B 的全尺寸稠密与混合专家模型，包括 0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B 和 235B-A22B。
• 双模式无缝切换：支持在思考模式（专用于复杂逻辑推理、数学和编码）与非思考模式（用于高效通用对话）之间进行无缝切换，确保在各种应用场景下的最优性能。
• 推理能力大幅增强：具备显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面，其思考模式超越了之前的 QwQ，其非思考模式也超越了 Qwen2.5 指令模型。
• 卓越的人类偏好对齐：拥有卓越的人类偏好对齐能力，在创意写作、角色扮演、多轮对话和指令跟随方面表现优异，能提供更自然、更具吸引力和沉浸感的对话体验。
• 领先的智能体能力：擅长智能体能力，可以在思考和非思考模式下精确集成外部工具，在复杂的基于智能体的任务中，于开源模型里表现领先。
• 强大的多语言支持：支持 100 多种语言和方言，具备强大的多语言理解、推理、指令跟随和生成能力。

Qwen3 系列模型规格对比

为了更清晰地展示 Qwen3 系列模型的差异与定位，我们将其核心规格整理如下：

资源与链接

想了解更多关于 Qwen 的详细信息、体验在线演示或获取模型资源，欢迎访问以下链接：

• Qwen 主页 (Qwen Home Page)
• 与 Qwen 对话 (Chat with Qwen，具备深度研究和网页开发功能)
• 技术博客 (Blog)
• GitHub 仓库 (GitHub)
• Hugging Face 主页 (Hugging Face)
• ModelScope 主页 (ModelScope)
• Qwen3 模型集合 (Qwen3 Collection)

我们诚挚邀请您加入 Qwen 社区，与其他开发者和研究者交流。您可以通过 Discord 或扫描 微信群 二维码加入我们。期待与您相见！

常见问题（FAQ）

Qwen3.6的智能体能力具体有哪些增强？

Qwen3.6在智能体能力方面表现领先，可在思考与非思考模式下精确集成外部工具，擅长处理复杂的基于智能体的任务，在开源模型中处于前沿水平。

Qwen3.6支持多长的上下文？

Qwen3.6系列具备增强的256K长上下文理解能力，并可扩展至1M，显著提升了处理长文档和多轮对话的能力。

Qwen3-Instruct和Qwen3-Thinking模型有什么区别？

Qwen3-Instruct专注于指令跟随与通用任务，在主观性任务中与用户偏好对齐度更高；Qwen3-Thinking专精于复杂逻辑推理、数学和代码生成，在推理性能上达到开源思考模型顶尖水平。