原创 小黑羊 2025-04-29 18:11 北京
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今天，阿里发布并开源了Qwen3，又把各种榜刷爆了。
大家注意到没有，Qwen3这一组模型被称作「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：像人类一样灵活地处理问题，既能「快速反应」解决简单任务，也能「慢工出细活」深入分析复杂问题。
这种设计让推理模型不再“一根筋”，可以根据任务需求灵活切换思考模式↓
1. 快思考模式面对简单问题，AI只需要快速调用已有知识库，给出即时答案，比如翻译句子、回答一般常识。
既缩短用户等待时间，又节省推理开销。用户省了tokens，模型运营方省了算力。
面对复杂问题，AI会像人类一样「打草稿」，一步步拆解复杂问题，比如解数学题、写代码、制定战略计划、星盘命理解读等等。
所以你要知道喽，大模型算命很消耗算力（tokens）哦
举个例子，大家打游戏刷怪，传统“一根筋”推理模型无论碰见杂兵小怪还是BOSS，都一律放大招，威力大但是很快就没蓝了。
而混合推理模型就不一样，懂得看人下菜单。
碰见小怪就平A，碰见BOSS才开大，这样就能省蓝。
如何实现双模式切换？
以目前公开的混合推理模型（如Qwen3、 Claude 3.7）为例，其切换的方式有两种：
1. 算法识别：同一模型内的智能分配通过特殊算法设计，让模型内部自动识别任务复杂度。
简单问题 → 直接调用浅层网络模块，快速输出结果
复杂问题 → 激活深层推理思维链，逐步拆解问题并验证中间步骤
用户可通过指令（如“请详细分析”或“快速回答”）手动切换模式。
快速模式：类似普通聊天机器人的即时响应
深思模式：AI会显示「思维过程」，例如列出推导公式、代码调试步骤
以刚刚上线的Qwen3为例，用户可以通过页面上开关来切换模式，而且还可以设置思考预算，避免过多的Tokens消耗。
（注：DeepSeek官方界面关闭深度思考时，模型会切换到v3模型，实际上是R1和V3两个模型轮换服务）
回想阿里QwQ刚上线的时候，曾被人吐槽思维链太长，“过度思考”，这一版，Qwen3就来了一个大大的改进。
这种方式无需额外训练两个独立模型，用户也无需部署两个独立模型，节省开发成本和部署成本。
混合推理有啥实用价值？
传统“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资源，降低部署门槛。
比如Qwen3仅需4张H20显卡（96G版本）即可部署完整版（235B-FP8版本）。
同时，混合推理模型根据问题难易来选择思考的模式，并可以动态设置思考深度。
当大模型思考可以量(tokens)预算而行，不仅提升了AI实用性，也减少了不必要的算力浪费。
过去大模型要么擅长快速响应（如Meta Llama系列），要么专精复杂推理（如OpenAI o1），但难以兼顾。
混合模型首次实现了两者融合，一个模型既会“平A”输出也能“放大招”，落地打怪的场景就会更加丰富。
扩展阅读：
本文所讲只是狭义「混合推理模型」，广义上讲，以下也算「混合推理模型」。
1、模型混合：一个小模型处理常规问题，一个大模型处理复杂问题。
2、硬件混合：用异构算力来同时完成推理，比如CPU+GPU+NPU协同推理。
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，这种尤其适合当下很多国产卡不支持FP8的情况）
4、算法混合：加入RAG，先检索后推理。
不管怎么混，目的都是为了提高速度、降低成本、提升灵活性。