阿里Qwen杀疯了！一周开源10+模型刷屏，大模型入门必看全解析，收藏这篇就够了！

阿里通义千问这周真的是杀疯了，开源了很多模型，学不过来了，抱抱脸热榜都要被Qwen承包了，涉及：Qwen3-Omni、Qwen-Image-Edit、Qwen3-VL以及上周的DeepResearch。

朝阳区靓仔_James

883人浏览 · 2025-09-28 19:37:33

朝阳区靓仔_James · 2025-09-28 19:37:33 发布

这周放出来的模型还有Qwen3Guard-Stream/Qwen3Guard-Gen、Qwen3-Next-Thinking

一、Qwen3-Omni

Qwen3-Omni是新一代原生全模态大模型，能处理文本、图像、音频和视频等输入，并生成文本与语音输出。它在音频及音视频测试中表现优异，支持多语言交互，响应速度快，支持长音频理解、个性化定制和工具调用。

采用Thinker-Talker架构，具备全模态不降智、卓越语音对话与实时交互能力，未来将沿多技术方向升级。

https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct

二、Qwen3-Vl

Qwen3-VL具有多维度全面跃升的能力。它在纯文本、视觉感知与推理、上下文支持、空间关系理解、动态视频理解等方面表现出色，在多项视觉感知评测中达到甚至超过Gemini 2.5 Pro等闭源模型。亮点：视觉智能体、视觉Coding能力、空间感知能力、长上下文支持和长视频理解、多模态思考能力等

采用原生动态分辨率设计，适应不同分辨率输入；使用MRoPE-Interleave技术，交错分布时间、高度和宽度特征，提升长视频理解能力；引入DeepStack技术，融合ViT多层次特征，增强视觉细节捕捉和图文对齐精度

https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

三、Qwen-Image-Edit

基于指令的图像编辑模型，支持通过自然语言直接修改图像，实现高质量、可控的图像编辑效果。

https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509

四、Qwen3Guard

Qwen3Guard 是基于 Qwen3 构建的安全审核模型系列，使用 119 万条已标注安全标签的提示-回复数据进行训练。

该系列提供 0.6B、4B、8B 三种尺寸，并包含两个专门变体：Qwen3Guard-Gen（将安全分类转化为指令跟随任务的生成式模型）与 Qwen3Guard-Stream（在增量文本生成过程中进行 token 级实时安全监控）。

https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3Guard-Stream-8B

五、Qwen3-Next量化版本

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-FP8 和 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8，FP8 量化版，直接在 sglang、vllm 等主流推理框架上部署；推理速度翻倍，数学、代码、长文本等复杂任务性能无损。

https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

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所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。