阿里Qwen3-Max-Thinking深度复盘：GPT-5.2的“王座”还能坐多久？

2026-01-28 16:35:15

1月26日深夜那场发布之后，经过这两天的沉浸式体验，大模型圈的气氛明显变了。

一直以来，我们都在吐槽AI像个“鹦鹉学舌”的高手——嘴皮子利索，但真遇到复杂逻辑，经常一本正经地胡说八道。为什么？因为它只会线性预测下一个字，不懂得“停下来想一想”。这也是为什么之前的国产模型虽然跑分高，但真到了写复杂代码或者解决数学难题时，总让人觉得差点意思。

但阿里这次上线的Qwen3-Max-Thinking，似乎捅破了这层窗户纸。它不只是回答更快，而是学会了“慢思考”，性能直接对标了目前公认的霸主GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro。这次，咱们可能真的不仅仅是“追赶”了。

01 为什么以前的AI总是“脑子不转弯”？

咱们都知道，传统的LLM（大语言模型）有一个致命弱点：线性思维。你问它一个问题，它就像是在走钢丝，只能一步步往前蒙，一旦中间某一步推导错了，后面就全盘皆输，根本不知道回头检查。

这就导致了在写长代码、做复杂数学题时，AI经常出现“幻觉”。对于专业人士来说，这种模型只能当个辅助，真要干重活，还得人盯着改。行业里缺的不是能聊天的机器人，而是能像人一样，遇到难题知道“打草稿”、“反思错误”的智能体。

这次Qwen3-Max-Thinking的核心大招，就是引入了Heavy Mode（重推理模式）。

简单说，就是让AI在回答之前，先在后台进行多轮“自我辩论”。它不再是脱口而出，而是通过一种叫“Test-time scaling”的技术，用算力换智力。就像咱们考试做压轴题，它会反复推演，发现死胡同就退回来重走。

实测案例1：技能五子棋

我们在实测中让它写一个带技能系统的五子棋网页。以前的模型可能给你一段还得自己修修补补的代码，但Qwen3直接甩出了1000多行代码，不仅逻辑通顺，连交互细节都处理得明明白白。

Qwen3-Max-Thinking生成的“技能五子棋”网页实测。 图片来源：Qwen3-Max-Thinking

实测案例2：跳一跳小游戏

为了增加难度，我们又让它用纯原生代码写一个《跳一跳》。这种游戏最考验物理判定的逻辑。结果它不仅写出来了，还顺手把蓄力动画和计分逻辑都做好了。这种“甚至不需要你改BUG”的体验，才是专业用户最馋的。

Qwen3-Max-Thinking生成的《跳一跳》游戏。图片来源：Qwen3-Max-Thinking

阿里的商业逻辑非常清晰：MaaS（模型即服务）。

既然是对标，咱们就得看数据。这不是“概念发布”，而是实打实的基准测试对比。根据官方最新公布的评估数据，开启了“思考模式”（with TTS）后的Qwen3-Max-Thinking在多个硬核维度上都实现了超越。

Qwen3-Max-Thinking (紫色柱状图) 在GPQA、IMO数学竞赛及代码测试中与GPT-5.2、Gemini 3 Pro的对比数据。图片来源：阿里千问技术报告

从上图可以看出几个关键指标的跃升：

GPQA Diamond (博士级科学问题)：开启思考模式后得分高达92.8，与GPT-5.2 (92.4) 处于同一水平线。
LiveCodeBench (编程)：得分91.4，超越了DeepSeek-V3.2 (80.8) 和Gemini 3 Pro(90.7)，代码能力极其强悍。
IMO-AnswerBench (数学奥赛)：得分91.5，在数学推理上展现了压倒性优势。

Qwen3跟竞品最大的区别在于Agent能力的内生化。

别的模型是用工具（比如搜索、代码解释器）是“外挂”的，有时候接不上有时候瞎调用。但Qwen3把工具调用刻进了“思考过程”里。它在推理的时候，会自己判断：“这步我算不准，我得调个计算器”或者“这个信息太旧，我得搜一下”。

这种自适应工具调用，让它从一个“懂很多的书呆子”，变成了一个“会干活的实习生”。

阿里在市场打法上非常凶猛：

刷榜战术：在Hugging Face等开源社区保持高频更新，只要你是搞AI开发的，就绕不开Qwen。
降维打击：利用中国供应链的算力成本优势，把推理成本压到美国的几分之一。对于中小企业来说，GPT-5.2虽好，但Qwen3便宜又大碗，性能还差不多，选谁不言而喻。
全家桶策略：结合钉钉、阿里云，直接把模型塞进企业原有的工作流里，降低迁移成本。