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3.2 Gated DeltaNet：实现高效“速读”的关键
四、核心揭秘三：从“逐字蹦”到“批量吐”——多Token预测
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⛳️ 此篇文章主要介绍 阿里开源Qwen3-Next的子系列模型
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前言：大模型的“成本-性能”困境
在过去几年里，大语言模型（LLM）的发展似乎遵循着一个简单粗暴的逻辑：参数越大，模型越强。从几十亿到几百亿，再到如今的数千亿甚至万亿参数，这场“军备竞赛”在推动模型能力飞跃的同时，也带来了两个巨大的“拦路虎”：
天文数字般的成本：训练一个顶级大模型，所需的计算资源（GPU hours）和电力消耗，是初创公司甚至许多科技巨头都难以承受的重负。
缓慢的推理速度：模型越大，响应速度通常越慢，尤其是在处理成千上万字的“长文本”时，用户等待的时间会变得难以忍受，同时其背后的计算成本也水涨船高。
性能、成本、速度，这三者构成了一个“不可能的三角”。想要极致的性能，似乎就必须接受高昂的成本和缓慢的速度。整个行业都在寻找一个能打破这个魔咒的方案。
一、阿里的破局之道：Qwen3-Next的“降本增效”魔法
就在此时，阿里通义团队带着Qwen3-Next给出了他们的答案。其开源的Qwen3-Next-80B-A3B模型，交出了一份令人瞠目结舌的成绩单：
（1）成本暴降90%：与上一代Qwen3-32B模型相比，训练成本（消耗的GPU计算资源）仅为其9.3%。
（2）效率飙升10倍：在处理超过32k Token的长上下文时，推理吞吐量是Qwen3-32B的10倍以上。
（3）性能越级挑战：以区区30亿的激活参数量，在多个基准测试中，性能却能接近自家2350亿参数的旗舰模型，甚至超越了谷歌的闭源模型Gemini-2.5-Flash-Thinking。
这个成果被许多人称为阿里的“DeepSeek时刻”，意指它像DeepSeek模型一样，通过架构的革新，实现了成本和性能的极致优化。那么，阿里究竟施展了什么“魔法”？答案藏在它的三大核心架构创新之中。
二、核心揭秘一：极致的“专业分工”——高稀疏度MoE架构
2.1 什么是MoE（混合专家）？
想象一下，你要解决一个超级复杂的问题，是找一个什么都懂一点的“通才”，还是找一群各自精通某一领域的“专家”，然后根据问题的具体方面去咨询相应的专家？MoE（Mixture-of-Experts）架构选择的是后者。
传统的“稠密”模型，就像一个“通才”，在回答任何问题时，都需要调动它全部的知识（所有参数）。而MoE模型则像一个“专家委员会”，它内部有许多个“专家网络”（Experts），还有一个“路由器”（Router）。当一个问题进来时，“路由器”会判断这个问题应该交给哪些专家来处理，然后只激活那一小部分专家去计算，其他专家则“待命休息”。
2.2 Qwen3-Next如何将“稀疏”做到极致？
Qwen3-Next将MoE的“专家分工”理念推向了一个新的高度。
庞大的专家团队：它构建了一个拥有512个专家的庞大团队，外加1个所有问题都会咨询的“共享专家”。
极低的激活率：尽管模型总参数高达800亿，但“路由器”每次只会从512个专家中挑选10个最相关的来“开会”。这意味着，在任何一次计算中，实际被激活的参数只有大约30亿，激活率仅为惊人的3.7%。
这就好比一家拥有8000名员工的大公司，但处理任何一个项目，都只需要一个10人精英小队就能高效搞定。这极大地降低了计算量，是实现“推理效率提升10倍”的首要功臣。
三、核心揭秘二：快读与精读的结合——混合注意力机制
如果说MoE解决了“谁来干活”的问题，那么混合注意力机制则解决了“活该怎么干”的效率问题，尤其是在阅读长文章时。
3.1 当模型拥有“两种阅读模式”
人类阅读一篇长文时，通常会先快速浏览（速读）抓住大意，遇到重点段落再放慢速度仔细研读（精读）。Qwen3-Next的混合注意力机制（Hybrid Attention）就模仿了这种行为。
标准注意力（精读）：这是传统模型都在用的机制，它会仔细计算文章中每一个词与其他所有词之间的关系。效果好，但计算量巨大，是处理长文本时的性能瓶颈。
线性注意力（速读）：这是一种更高效的机制，计算成本随文本长度线性增长，而非平方级增长。速度飞快，但可能会忽略一些细节。
Qwen3-Next创新地将两者结合，以3:1的比例进行混合，即75%的模型层使用高效的线性注意力（Gated DeltaNet）进行“速读”，另外25%的层则保留标准注意力进行“精读”和关键信息召回。
3.2 Gated DeltaNet：实现高效“速读”的关键
在多种线性注意力方案中，阿里团队通过实验发现，一种名为Gated DeltaNet的技术在上下文学习能力上表现优于其他方案（如滑动窗口注意力和Mamba2）。正是这个选择，让Qwen3-Next在处理26万Token（约40万汉字）甚至百万Token的超长上下文时，依然能保持极高的效率和准确性。
四、核心揭秘三：从“逐字蹦”到“批量吐”——多Token预测
传统的语言模型在生成文本时，像是一个说话有点“结巴”的人，预测完一个词，才能基于这个词去预测下一个词。这个过程被称为“自回归”，效率较低。
Qwen3-Next引入了多Token预测（Multi-Token Prediction, MTP）机制。这让它具备了“预判”能力，可以一次性预测出接下来好几个词。这极大地提升了文本生成的速度，尤其是在进行一种名为“投机采样”（Speculative Decoding）的推理加速技术时，能获得更高的效率提升。
简单来说，就是模型从过去的“逐字蹦”，进化到了“批量吐”，输出自然更加流畅快速。
五、性能成绩单：它真的能叫板巨人吗？
先进的架构最终要靠实力说话。阿里这次开源了两个版本的模型，它们的表现足以证明新架构的成功。
（1）指令模型：直逼自家235B旗舰
`Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct` 是一个通用对话模型。在编程、复杂问答和长对话等多个评测中，它的表现优于参数规模更大的自家模型，甚至取得了与2350亿参数的旗舰模型`Qwen3-235B`相近的结果。这充分证明了新架构“以小博大”的能力。
（2）思维模型：超越谷歌Gemini-2.5-Flash
`Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking` 则是一个专注于复杂推理的模型。在多个基准测试中，它的性能全面超过了谷歌强大的闭源模型`Gemini-2.5-Flash-Thinking`，并在一些关键指标上接近`Qwen3-235B`的思维模型。这标志着开源模型在推理能力上，正迎头赶上甚至超越一些顶级的闭源模型。
六、这对开发者和我们意味着什么？
Qwen3-Next的发布，不仅仅是一次技术炫技，它对整个AI生态都意义重大。
对于开发者和企业来说，这意味着可以用更低的成本，获得更强的性能和更快的速度。过去因为算力不足而无法实现的应用，比如实时长文档分析、高并发的AI客服、低成本的个人AI助手等，都变得触手可及。
对于普通用户来说，这意味着我们未来接触到的AI应用，响应会更快，能处理更复杂的任务（比如一口气读完一整本小说并进行总结），而且服务价格可能会更便宜。
结语：阿里的“DeepSeek时刻”，更是AI的普惠时刻
Qwen3-Next的成功，本质上是在大模型设计的十字路口上，找到了一条通往“高效率”和“低成本”的光明大道。它通过极致稀疏的MoE、创新的混合注意力机制和多Token预测技术，完美地平衡了性能、成本与速度这“不可能的三角”。
这不仅是阿里巴巴展示其技术肌肉的“DeepSeek时刻”，更可能成为推动AI技术大规模落地和普及的“普惠时刻”。当顶尖的AI能力不再是少数巨头的专利，当高昂的算力成本不再是创新的壁垒，一个更加开放、繁荣的AI时代，或许正加速到来。
在线体验：https://chat.qwen.ai/
开源地址：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d
https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a
阿里API：https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj
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