阿里Qwen开源帝国：20款模型全面解析

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4天前
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阿里以20款开源模型成为CanIRun.ai上贡献最多的厂商，覆盖0.6B到480B的完整参数区间。本文从产品线、架构、许可证三个维度全面解析Qwen家族。

一、Qwen家族全景图

20款模型按产品线分为5大系列：

Qwen3 系列（8款）—— 第三代旗舰

模型	参数	架构	激活参数	显存	上下文	任务
Qwen3 0.6B	0.6B	Dense	—	0.8 GB	32K	chat, edge
Qwen3 1.7B	1.7B	Dense	—	1.4 GB	32K	chat, multilingual
Qwen3 4B	4B	Dense	—	2.5 GB	32K	chat, code
Qwen3 8B	8B	Dense	—	4.6 GB	128K	chat, code, reasoning
Qwen3 14B	14B	Dense	—	7.7 GB	128K	chat, code, reasoning
Qwen3 32B	32B	Dense	—	16.9 GB	128K	chat, code, reasoning
Qwen3 30B-A3B	30B	MoE	3.3B	15.9 GB	128K	chat, reasoning
Qwen3 235B-A22B	235B	MoE	22B	120.9 GB	128K	chat, code, reasoning

Qwen3系列特点：

Dense+MoE双架构并行
8B到32B是Dense的甜品区
30B-A3B是MoE的性价比之选，15.9GB显存即可运行
全系列Apache 2.0许可

Qwen3.5 系列（6款）—— 最新一代

模型	参数	架构	激活参数	显存	上下文	任务
Qwen3.5 0.8B	0.8B	Dense	—	0.9 GB	32K	chat, edge
Qwen3.5 2B	2B	Dense	—	1.5 GB	32K	chat, multilingual
Qwen3.5 4B	4B	Dense	—	2.5 GB	32K	chat, multilingual
Qwen3.5 9B	9B	Dense	—	5.1 GB	32K	chat, vision
Qwen3.5 27B	27.8B	Dense	—	14.7 GB	256K	chat, vision, reasoning
Qwen3.5 35B-A3B	35B	MoE	3B	18.4 GB	256K	chat, vision
Qwen3.5 122B-A10B	122B	MoE	10B	63.0 GB	256K	chat, vision, reasoning
Qwen3.5 397B-A17B	397B	MoE	17B	203.9 GB	256K	chat, vision, reasoning, code

Qwen3.5系列升级点：

新增Vision能力（Qwen3.5 9B起）
上下文长度大幅提升（256K成为标配）
MoE模型的激活参数更合理

Qwen2.5 系列（5款）—— 成熟稳定版

模型	参数	架构	显存	上下文	任务
Qwen2.5 7B	7B	Dense	4.1 GB	128K	chat, multilingual, code
Qwen2.5 14B	14B	Dense	7.7 GB	128K	chat, multilingual, reasoning
Qwen2.5 32B	32B	Dense	16.9 GB	128K	chat, multilingual, reasoning
Qwen2.5 72B	72B	Dense	37.4 GB	128K	chat, multilingual, reasoning, code

Qwen2.5特点： 多语言能力突出，4款均标注multilingual，是国际化项目的首选。

Qwen2.5 Coder 系列（3款）—— 编码专精

模型	参数	架构	显存	上下文	任务
Qwen2.5 Coder 1.5B	1.5B	Dense	1.3 GB	32K	code
Qwen2.5 Coder 7B	7B	Dense	4.1 GB	128K	code
Qwen2.5 Coder 32B	32B	Dense	16.9 GB	128K	code

Qwen3 Coder（1款）—— 编码旗舰

模型	参数	架构	激活参数	显存	上下文	任务
Qwen3 Coder 480B	480B	MoE	35B	246.4 GB	256K	code

二、Qwen vs 其他厂商：数据对比

模型数量

厂商	模型数量	最小参数	最大参数	MoE模型数
阿里Qwen	20	0.6B	480B	6
Google Gemma	14	1B	33B	3
Mistral	7	7B	123B	1
Meta Llama	6	1B	405B	2

阿里在模型数量、参数覆盖范围和MoE模型数上均领先。

许可证对比

厂商	许可证	商业自由度
阿里Qwen	Apache 2.0（19款）、Qwen（1款）	95%完全自由
Google Gemma	Gemma	有条件商用
Meta Llama	Llama 3.x/4 Community	有条件商用
Mistral	Apache 2.0 + MRL	混合

阿里的Apache 2.0策略是最开放的，仅Qwen2.5 72B使用Qwen许可证（有7亿月活限制）。

三、Qwen的架构演进

Qwen2.5 (2024)  → 全Dense，多语言导向
    ↓
Qwen3 (2025)    → 引入MoE，reasoning+code增强
    ↓
Qwen3.5 (2025)  → MoE深化，视觉+256K上下文
    ↓
Qwen3 Coder (2025) → 编码专精，480B MoE旗舰

关键趋势：

MoE从小规模实验（30B-A3B）到大规模应用（397B-A17B）
上下文长度从128K跃升到256K
视觉能力从无到有，Qwen3.5全面支持
编码能力从通用模型中独立出来

四、按硬件推荐Qwen模型

硬件	推荐模型	理由
4GB显存	Qwen3 4B	最佳小模型，chat+code
8GB显存	Qwen3 8B	性价比之王，三任务全能
12GB显存	Qwen3 14B	质量显著提升
16GB显存	Qwen3 30B-A3B	MoE极低激活比，推理飞快
24GB显存	Qwen3 32B	Dense旗舰，专业级体验
36GB Mac	Qwen3.5 27B	256K上下文+视觉
48GB+	Qwen3 235B-A22B	接近前沿水平

五、Qwen的独特优势

最完整的参数梯度： 0.6B到480B，每个量级都有对应产品
Dense+MoE双线并行： 同一代际提供两种架构选择
多语言基因： Qwen2.5系列全标multilingual，中文能力突出
Apache 2.0开放： 19/20款可无忧商用
编码独立产品线： Qwen2.5 Coder + Qwen3 Coder，编码场景有专用方案

六、Qwen的不足

Qwen2.5 72B许可证限制： 唯一非Apache 2.0的模型，7亿月活限制
Qwen3.5上下文缩水： 0.8B-9B仍为32K，与Qwen3的128K形成倒挂
视觉模型起步晚： Qwen3.5才引入视觉，Gemma3早已支持
RAG能力缺失： 20款模型无一标注RAG，Cohere的Command R有此优势

数据来源：CanIRun.ai，统计截至2026年5月