阿里通义千问发布两款小尺寸新模型并开源，手机也能跑AI大模型！

一、产品介绍：小身材大智慧的端侧AI利器

阿里通义实验室于2025年8月7日推出两款革新性开源模型——Qwen3-4B-Instruct-2507与Qwen3-4B-Thinking-2507。这两款仅40亿参数的小尺寸模型专为移动端和边缘计算设计，已同步开源至魔搭社区和HuggingFace平台。

值得注意的是，MediaTek天玑9400旗舰芯片已率先完成对Qwen3系列的端侧适配，未来搭载该平台的手机将能本地化运行这些模型，实现离线环境下的高速AI响应。这标志着大模型正式进入“口袋级”实用阶段！

二、适用人群：谁需要关注这些模型？

1. 移动应用开发者：为APP增加本地化AI功能（如文档分析、语音助手）
2. 中小企业技术团队：低成本部署私有化AI服务，保障数据安全
3. 教育机构：在机房普通显卡或学生笔记本运行AI教学实验
4. 硬件厂商：为智能家居、可穿戴设备嵌入轻量AI大脑
5. 个人创客：用消费级显卡（如RTX 4060）开发定制化AI工具

三、核心功能：小模型的五大突破能力

以下为两款模型的差异化能力对比与技术实现解析：

caption: 双模型分别侧重指令跟随与深度推理，均采用MoE（混合专家）架构压缩参数规模

1. 256K长文本处理
   通过分组查询注意力（GQA）机制压缩内存占用，使小模型能分析整本小说或百页PDF，适合移动端文档摘要、合同审查等场景。

2. 数学推理突破
   Thinking版本采用两步强化学习策略：首轮学习数学符号逻辑，二轮融合真实解题路径。在AIME25（国际数学竞赛题库）测试中，以4B参数量达到81.3分，超越部分70B模型。

3. 动态Agent协作
   原生支持MCP跨智能体协议，可联动其他AI工具。例如在手机端调用日历API安排行程，再结合地图API规划路线，实现多任务自动化处理。

4. 人类偏好对齐优化
   基于DPO（直接偏好优化）框架，在开放性问题中减少机械感回复。例如当用户询问观点类问题时，模型会生成更具人文温度的答案。

四、工具使用技巧：端侧部署实战指南

▶ 手机端极速体验（安卓/iOS）

1. 下载通义APP，在模型库选择 “Qwen3-4B-Thinking”
2. 开启端侧加速模式（需芯片支持NPU）
3. 输入数学题或长文档提问，例如：
   “解析《三体》中黑暗森林法则的哲学依据，列出3点并举例说明”

▶ 开发者本地部署（Python示例）

from transformers import AutoModelForCausalLM
# 使用4-bit量化加载模型（仅需8GB显存）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507",
    device_map="auto", 
    load_in_4bit=True
)
# 处理长文本提示词
response = model.generate("256K上下文输入...")

注：搭配MediaTek Neuron Studio工具链可进一步优化推理速度

▶ 企业级方案建议

• 数据敏感场景：采用全离线部署，用消费级显卡构建本地知识库
• 硬件限制环境：启用动态计算卸载（DCO），将大计算量任务暂存至内存

五、访问地址：即刻获取资源

✅ 模型下载

• HuggingFace：
  https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507
• 魔搭社区：
  https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507

✅ 在线体验

• 通义千问官网：https://qianwen.aliyun.com
• 天玑9400真机演示：各手机品牌体验店（需确认芯片型号）

技术趋势观察：随着Qwen3-4B等小尺寸模型的开源，2025年已成为“端侧AI普及元年”。未来半年我们将看到更多手机、平板预装本地大模型，彻底改变AI依赖云端的现状。而阿里通义凭借200多款全尺寸开源模型的生态布局，正引领国产AI向“小巧、精准、可控”方向进化。