阿里巴巴因为强大的基础服务能力和良好的开源AI大模型性能，获得了和苹果公司合作的机会。看我文章的老朋友应该还记得在去年6月份的时候写过一篇《阿里Qwen2开源》推文，里面提到了开源对人工智能技术普及和应用的深远影响。
刚刚，阿里Qwen团队在Qwen Chat平台上线了“深度思考（QwQ）”功能。这一消息迅速引发科技圈的震动，不仅是因为它背后基于QwQ-Max-Preview推理模型的技术突破，还因为它首次将“联网搜索”与“思维链展示”结合，个人觉得它试图重新定义AI的“思考”方式。
“推理”到“深度思考”的跨越
“深度思考（QwQ）”的核心是QwQ-Max-Preview模型，基于Qwen2.5-Max构建，专注于数学理解、编程和AI智能体领域。
与传统对话模型不同，QwQ的“深度”体现在它具备多模态推理能力。
数学问题领域，能解析复杂公式并给出推导过程，而非仅输出结果。
编程辅助方面，支持生成、调试代码，甚至通过“预览模式”实时展示运行效果。
AI智能体协作上，能够调用其他模型（如视觉模型）协同解决跨领域问题，得益于Qwen2.5-Max的架构优化，使其在处理长逻辑链任务时更稳定。
QwQ首次将联网搜索功能嵌入推理流程，当用户提问“2025年全球AI算力需求趋势”时，QwQ不仅调用内部知识库，还会实时检索最新论文、行业报告，整合后生成回答。
该设计颠覆了传统AI被动接受数据的模式，赋予其动态更新知识的能力。不过，如何平衡搜索效率与信息可信度，仍是团队优化的重点。
QwQ的另一突破是展示“完整的思维链”，回答“如何设计一个分布式系统”时，它会分步骤呈现架构选择、技术对比、潜在风险等逻辑路径。
透明化的设计不仅提升用户信任度，也为开发者调试模型提供了关键数据。
AI赛道的“新范式”竞争
Qwen团队宣布，QwQ-Max和Qwen2.5-Max的权重将基于Apache 2.0协议开源。
也就是说开发者能够自由修改模型架构，甚至将其集成到商业产品中，此举打破了当前大模型领域的封闭生态，推动更多中小型企业参与AI创新。
即将推出的QwQ-32B模型体积更小，适合本地设备部署。预示着AI推理能力将向终端下沉，会在手机、IoT设备上直接运行复杂任务（如实时翻译、隐私数据处理），减少对云端的依赖。
当前市面上的推理模型（如DeepSeek R1、Kimi）多聚焦于单一任务优化，而QwQ通过“联网搜索+思维链”组合，构建了一个动态进化的认知系统。
它的正式版表现稳定之后，也会迫使竞争对手重新调整技术路线。
工具到“协作者”的进化
QwQ的思维链展示功能，使得它能像人类教师一样“讲解”解题思路。
学生提问微积分问题时，QwQ 能够逐步拆解洛必达法则的应用场景，并结合联网搜索的案例深化理解，该交互模式会重塑自主学习体系。
商业场景中，QwQ 能够整合行业数据、法律条款和实时市场动态，为企业提供决策建议。
跨境投资评估中，它能自动分析地缘政治风险、汇率波动与本地政策，并生成多方案对比报告。
QwQ的联网搜索与多模型切换能力，使它能够充当用户的“外延认知系统”。
设计师能够通过QwQ调用视觉模型分析作品风格，再切换至编程模型生成网页代码，全程无需切换平台。
我认为，这种无缝协作也会大幅提升创意生产效率。
（一）联网搜索虽扩展了AI的知识边界，但也会引入虚假信息。
（二）在医疗咨询场景中，若QwQ错误引用了未被同行评审的预印本论文，会导致严重后果，团队需建立更严格的信息过滤机制。
（三）尽管开源策略有利于生态建设，但如何防止竞争对手快速复制核心技术？
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这就需要Qwen团队通过“开源基础模型+闭源增值服务”的模式，积极寻找突破口了。
树大招风，提前规避一些问题少不了。AI能自主搜索并整合信息时，它生成内容也会涉及版权争议（如引用未授权文献）或地缘政治敏感问题，监管框架的滞后性将成主要挑战。
阿里巴巴公司的 Qwen “深度思考”功能，本质上是一场对“思考权”的重新分配，将部分人类独有的逻辑推理能力赋予机器，并通过开源使其普惠化。
（文：陳寳）