今天小编分享的科学经验：Qwen3真香！通义App满血接入，一手实测在此，欢迎阅读。
开源大模型新王者，正在受到空前关注。
Qwen3 预告一出，直接开启不眠夜模式。
△来自编辑部本部
等到深夜正式上线并宣布登顶全球最强开源模型，更是瞬间引爆全网热议。
网友们的反应在 meme 中尽数体现（doge）。
毕竟，单看纸面参数，Qwen3 就是个妥妥的大工程：
8 款混合推理模型全部开源，参数量从0.6B到235B全面覆盖；
32B 模型就有超越 OpenAI o1、DeepSeek R1 的性能表现，在编程基准测评中还超过了风头正盛的 Gemini 2.5 Pro；
支持思考和非思考模式，支持 119 种语言和方言、加强对 MCP 支持……
还有网友认为，这是 " 又一个 DeepSeek 时刻 "。
这一次模型开源，通义 App 和网页版也赶在第一时间满血上线 Qwen3，并且有专属智能体体验。
新王究竟表现如何，我们第一时间深度实测，以见真章。
Qwen3 住进 App，还能这样玩儿
打开通义 App/ 通义网页版首页，目前有两种方式可以体验到 Qwen3 模型：
直接用输入框对话（代码 / 数学 / 翻译类问题默认调用 Qwen3-235B，其它问题不调用 Qwen3）
选用 " 千问大模型 " 智能体（默认使用旗舰版 Qwen3-235B-A22B）
BTW，通义网页版近期上线了新網域名 tongyi.com，不要走错。
OK，接下来进入正题。
官方强调了新模型在 Agent、编码方面的能力提升，还增强了对 MCP 的支持。具体表现如何，我们直接在通义 App里全方位实测。
第一关：代码生成
先来个新模型 " 入门挑战 " ——空间内弹小球。
这个经典测试在考验模型代码能力的同时，还重点关注了它对物理世界的理解，几乎每一个新模型都会被拉出来遛一遛。
提示词如下（p5.js 脚本、25 个粒子、圆柱形容器）：
而第一次接受挑战的旗舰版 Qwen3 模型，用时 1 分钟，唰唰唰就生成了一百多行代码：
将上述代码实际运行一下，结果 be like：
虽然一眼看去没有 " 小球直接冲出圆圈 " 这样明显的错误，但也确实缺少 3D 空间感。
作为对比，我们拉出官方测评图中，和满血 Qwen3 代码实力最相近的 Grok 3 模型。
重复相同操作，让 Grok 3 基于同一提示词生成代码，并实际运行：
二者的区别相当明显，后者（Grok 3）的空间感肉眼可见更强。
为了进一步探究两段代码的差别，我们又直接让 Qwen3" 自己找找差距 "（doge）。
结果，它真的很认真地进行了全方位对比，包括渲染模式、容器结构、粒子运动与碰撞测试等等。
最终结论也用表格进行了呈现，一目了然：
甚至，基于它提出的改进意见，我们继续让它出了一个新版本。
实际运行后，这次的结果已经非常符合我们的要求了。
事实上，深扒 Qwen3 的思考过程，我们才发现原来第一版的 2D 效果是它 " 深思熟虑 " 后的选择。
这里主要考虑到了兼容性问题，所以简化成了俯视图来呈现。
从上面这个简单测试，我们已经能够窥见 Qwen3 的程式员素养确实不错。
接下来难度更新，直接让它帮打工人设计一个提醒喝水的电腦端 App。
注意，为了能快速在浏览器端预览生成效果，这里我们采用了 " 极简模式 "，仅保留最基础的功能，不涉及使用任何第三方库。
结果生成的 App 有模有样，还能真实点击互動。
一旦让具备工程能力的童鞋们上手，估计能实现更多复杂效果。
第二关：逻辑推理
接下来我们考查一下 Qwen3 的逻辑推理能力。
老规矩，先上一道经典逻辑陷阱题：
农夫要把一头狼、一只羊和一盆菜带过一条河。河边只有一艘小船，农夫每次只能带一样东西过河。如果农夫不在场时，狼会吃羊，羊会吃菜。如何安排农夫的安全过河方案？
在故意关闭联网模式后，Qwen3 经过一步步推理最终给出了正确答案。
农夫应按照以下顺序操作：
带羊过河，返回。
带狼过河，带回羊。
带白菜过河，返回。
带羊过河。
此方案通过 7 次移动（4 次过河，3 次返回），确保所有物品安全抵达对岸。
而且从 Qwen3 的思考过程能够看到，其思维方式和人类一样，是通过不断推翻各种方案来找出可行路径。
再来一道超高难度专业数学题。
原题来自今年的普特南数学竞赛，该竞赛号称最难本科数学考试，人类要考 6 小时，并且所选取的题目据称前 500 名选手均未能完整作答。
而扔给 Qwen3 后，可以看到整体的思考时间确实明显变长，最终用时5 分 38 秒给出了正确答案。
p.s. 千问智能体无法直接上传图片，最终选择从 App 首页上传图片，提取文字后继续使用千问智能体作答。
更有趣的是，扒一扒其思考过程，还能看到模型在线表演 " 崩溃 "：
当然，虽然 AI 的解读速度和正确率明显胜于人类，但还是要和同类来比。
在国外网友的测试中，同一道题 Grok 3（Think）在约 8 分钟内找到了解决方案。
所以对比下来，这一局算 Qwen3 略胜一筹。
第三关：多语言能力
另外据介绍，Qwen3 的一大亮点是支持 119 种语言和方言，被网友戏称 "AI 届多邻国 "（doge）。
别的不说，直接让它来挑战一把国内专业译者的地位试试。
将莎士比亚《哈姆雷特》的经典选段丢给它，让它按照 " 信达雅 " 翻译成中文。
它还知道参考优秀译本，并且注意避免直接抄袭造成侵权。
最终生成的结果如下（左侧），对比我们熟知的朱生豪经典译本（右侧），你觉得 AI 味儿浓度如何？
第四关：赛博闺蜜、shopping 比价、写歌一网打尽
除了以上更侧重模型基础能力的考查，当 Qwen3 被塞进 App 后，我们还解锁了更多玩法。
做旅游规划这种就不必多说了，关键还能充当 " 赛博闺蜜 "，帮忙选择更适合发朋友圈的游客照。
日常也能用来购物比价，比如分析出当下最值得入手的 3000 元预算内平板。
不仅用表格清晰列出了各品牌的核心参数，还按照不同需求进行了推荐，一整个造福伸手党。
此外，最近火上热搜的 "AI 写歌 "，我们也用 Qwen3 尝试了一把。
五一版 · 大张伟嗨歌这就新鲜出炉，光看歌词确实有内味儿了：
Okk，以上为我们的全部实测。
小结一下，通过在通义 App 使用 Qwen3 专属智能体，我们能明显感受到以下几点：
Qwen3 旗舰模型的生成速度非常快，体验很丝滑；
模型擅长推理，能够解决经典逻辑陷阱和复杂数学题；
代码能力方面，已经能够快速实现一些简单需求；
由于载体是 App，可拓展的玩法很多。
而且，通义 App 自上个月页面改版后，整体设计更简洁，互動也更加完善了。
更多网友实测
与此同时，随着 Qwen3 模型的爆火，更多网友也第一时间进行了试玩。
有和 " 空间内弹小球 " 类似效果的页面设计：
还有用阿拉伯语、法语和印地语解释爱因斯坦相对论的玩法，该博主声称：
简单到连十岁的小孩都能理解。
当然，大家一直尤为钟爱的小游戏开发也安排上了：
开源界的新王者
Qwen3 引发热议背后，可以看到的是，在开源影响力上，以 Qwen 为代表的国产大模型，已经有超越 Llama 之势。
这一点，从 reddit LocalLLaMA 等开发者聚集的板块的最新话题中，亦可见一斑。
不仅是基准评测数据的纸面超越，实测越多，模型实力究竟几何就越能被客观公允地认知。
而如今的开源格局之变，并非一蹴而就。前有 DeepSeek，今有 Qwen3，背后体现的是来自中国的开源力量一以贯之的努力，和一如既往的" 中国速度 "。
以 Qwen 为例：
2024 年 11 月底，开源推理模型 QwQ；
2025 年春节档，连发 Qwen2.5 百万上下文版本、视觉理解模型 Qwen2.5-VL，还有超大规模 MoE 模型 Qwen-2.5 Max；
2025 年 3 月，QwQ-32B 以 1/10 成本比肩 DeepSeek-R1；
多模态方面，还有万相 Wan 的持续开源和迭代……
这还只是短短 5 个月内的进展。
再加上更加开放和商用友好的 Apache 2.0 協定，开发者们的转向，自然在情理之中。
作为普通用户，一方面，可以在通义 App 这样的官方应用上更快感知到满血模型的能力。
另一方面，也可以期待开源，带来更多衍生应用的可能性。
那么，再次打开传送门：
tongyi.com
如果你探索到了什么新鲜玩法，也欢迎在评论区跟大家分享 ~
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/YUEXINWANG61157/status/1917059240360919318
[ 2 ] https://x.com/kis/status/1917090589931409750
[ 3 ] https://x.com/godofprompt/status/1917147674438255021
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— 完 —
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