一图读懂Qwen

随着最近举办的云栖大会，“通义千问”系列模型的密集发布引发了不少讨论。 网络上流传的表情包所调侃的，从最初的几个核心模型，到现在“全家桶”式的发布，让不少人直呼“跟不上了”。

不过调侃归调侃，通义千问命名相比GPT的“阴间”命名风格还是很“阳间”的。为了帮助大家更清晰地梳理“Qwen家族”的全貌，我制作了一张Qwen全系列模型汇总及发布时间线图。

从这张图中，你可以直观地看到：

• 迭代速度快：通义千问在短时间内完成了多次重要更新，快速覆盖了从小型到超大规模（如参数超过万亿的Qwen3-Max）的完整模型尺寸梯度。
• 家族成员多：除了基础的语言模型，Qwen还衍生出了众多针对特定任务和场景的“专家模型”，例如强化数学和逻辑推理能力的模型、专注于代码生成的Coder系列以及具备音视频理解能力的多模态模型。
• 技术路线广：Qwen系列不仅有传统的密集（Dense）模型，还积极探索了混合专家（MoE）架构，旨在实现性能与效率的平衡。

标题图由Nano Banana生成，网页由Qwen Coder模型辅助生成，图片原始网页