今天，阿里發(fā)布并開源了Qwen3，又把各種榜刷爆了。

大家注意到?jīng)]有，Qwen3這一組模型被稱作「混合推理模型」。

啥是混合推理模型？

混合推理模型的核心思想是：像人類一樣靈活地處理問題，既能「快速反應(yīng)」解決簡單任務(wù)，也能「慢工出細活」深入分析復(fù)雜問題。

這種設(shè)計讓推理模型不再“一根筋”，可以根據(jù)任務(wù)需求靈活切換思考模式↓

1. 快思考模式

面對簡單問題，AI只需要快速調(diào)用已有知識庫，給出即時答案，比如翻譯句子、回答一般常識。

既縮短用戶等待時間，又節(jié)省推理開銷。用戶省了tokens，模型運營方省了算力。

2. 慢思考模式

面對復(fù)雜問題，AI會像人類一樣「打草稿」，一步步拆解復(fù)雜問題，比如解數(shù)學(xué)題、寫代碼、制定戰(zhàn)略計劃、星盤命理解讀等等。

所以你要知道嘍，大模型算命很消耗算力（tokens）哦

混合推理模型把這兩種能力統(tǒng)一到一個系統(tǒng)里，既不會讓AI在簡單問題上「過度糾結(jié)」浪費資源，也不會讓它在難題前「草率下結(jié)論」導(dǎo)致錯誤。

舉個例子，大家打游戲刷怪，傳統(tǒng)“一根筋”推理模型無論碰見雜兵小怪還是BOSS，都一律放大招，威力大但是很快就沒藍了。

而混合推理模型就不一樣，懂得看人下菜單。

碰見小怪就平A，碰見BOSS才開大，這樣就能省藍。

如何實現(xiàn)雙模式切換？

以目前公開的混合推理模型（如Qwen3、 Claude 3.7）為例，其切換的方式有兩種：

1. 算法識別：同一模型內(nèi)的智能分配

通過特殊算法設(shè)計，讓模型內(nèi)部自動識別任務(wù)復(fù)雜度。

簡單問題 → 直接調(diào)用淺層網(wǎng)絡(luò)模塊，快速輸出結(jié)果
復(fù)雜問題 → 激活深層推理思維鏈，逐步拆解問題并驗證中間步驟

2. 顯式控制：用戶主動選擇思考程度

用戶可通過指令（如“請詳細分析”或“快速回答”）手動切換模式。

快速模式：類似普通聊天機器人的即時響應(yīng)
深思模式：AI會顯示「思維過程」，例如列出推導(dǎo)公式、代碼調(diào)試步驟

以剛剛上線的Qwen3為例，用戶可以通過頁面上開關(guān)來切換模式，而且還可以設(shè)置思考預(yù)算，避免過多的Tokens消耗。

（注：DeepSeek官方界面關(guān)閉深度思考時，模型會切換到v3模型，實際上是R1和V3兩個模型輪換服務(wù)）

回想阿里QwQ剛上線的時候，曾被人吐槽思維鏈太長，“過度思考”，這一版，Qwen3就來了一個大大的改進。

這種方式無需額外訓(xùn)練兩個獨立模型，用戶也無需部署兩個獨立模型，節(jié)省開發(fā)成本和部署成本。

混合推理有啥實用價值？

1. 算力革命：能省太多錢

傳統(tǒng)“一根筋”深度推理模型需要消耗大量算力，而混合模型能按需分配資源，降低部署門檻。

比如Qwen3僅需4張H20顯卡（96G版本）即可部署完整版（235B-FP8版本）。

同時，混合推理模型根據(jù)問題難易來選擇思考的模式，并可以動態(tài)設(shè)置思考深度。

當(dāng)大模型思考可以量(tokens)預(yù)算而行，不僅提升了AI實用性，也減少了不必要的算力浪費。

2. 能力躍遷：魚和熊掌可兼得

過去大模型要么擅長快速響應(yīng)（如Meta Llama系列），要么專精復(fù)雜推理（如OpenAI o1），但難以兼顧。

混合模型首次實現(xiàn)了兩者融合，一個模型既會“平A”輸出也能“放大招”，落地打怪的場景就會更加豐富。

擴展閱讀：

本文所講只是狹義「混合推理模型」，廣義上講，以下也算「混合推理模型」。

1、模型混合：一個小模型處理常規(guī)問題，一個大模型處理復(fù)雜問題。

2、硬件混合：用異構(gòu)算力來同時完成推理，比如CPU+GPU+NPU協(xié)同推理。

3、精度混合：部分推理用FP16，部分用INT8（先混合精度量化，再混合精度推理，這種尤其適合當(dāng)下很多國產(chǎn)卡不支持FP8的情況）

4、算法混合：加入RAG，先檢索后推理。

不管怎么混，目的都是為了提高速度、降低成本、提升靈活性。