Qwen3以2350亿参数旗舰模型颠覆开源格局，数学推理代码全面碾压DeepSeek，Agent能力70.8分全球领跑，从对话到执行的跨越正在发生。

开源大模型霸主易主？Qwen3多项指标完胜DeepSeek

当Qwen3以2350亿参数的旗舰模型横空出世，国产大模型的竞争格局正在被重新定义。最新学术测试数据显示，这款由阿里推出的开源模型不仅在数学、推理、代码等核心能力上全面超越DeepSeek-R1，更在Agent能力评测中创下70.8分的惊人成绩，将DeepSeek-R1（56.9分）和谷歌Gemini2.5-Pro都甩在身后。这场技术较量背后，究竟隐藏着怎样的实力差距？

性能对决：Qwen3的全面压制

在LiveCodeBench和Codeforces两大编程榜单上，Qwen3-235B-A22B的表现超越了所有开源模型，甚至压过当前最强的闭源模型Gemini2.5-Pro。数学竞赛领域同样惊人，AIME'24/25（美国数学竞赛）和MultiIF（多语言推理）测试中，Qwen3的成绩全面领先DeepSeek-R1，展现出作为"全球第一开源模型"的硬实力。

更值得关注的是Agent能力的突破。Qwen3专门针对任务执行效率、响应结构和工具泛化能力进行了优化，其支持的MCP协议让模型从传统对话走向实际任务执行。官方Demo展示的视频控制功能，已经展现出其在多媒体交互场景的潜力，这正是DeepSeek当前架构尚未覆盖的领域。

架构差异：全家桶战略VS垂直专精

Qwen3采取的是"全家桶"策略，提供从0.6B到235B共8款不同规格的模型，覆盖端侧到云端全场景。特别是两款MoE模型——Qwen3-30B-A3B和旗舰版Qwen3-235B-A22B，通过参数激活机制实现高效推理。这种设计让开发者能根据算力条件灵活选择，大幅降低部署门槛。

相比之下，DeepSeek走的是垂直深耕路线：

这种跨越式突破，正源于DMXPAI与Qwen3的深度技术协同——平台提供的动态MoE路由优化器和混合推理加速引擎，让Qwen3的架构优势得以完全释放。

• DeepSeek-R1专注思维链推理

• DeepSeek-Coder强化代码生成

• DeepSeek-Math专攻数学解题

• DeepSeek-VL布局多模态
  这种分领域突破的策略在特定场景仍具优势，例如在AIME2024数学考试中，DeepSeek-R1以79.8%的成绩略超OpenAI的79.2%，证明其在专业领域的积淀。

• 性能对决：生态化部署改写游戏规则

  在DMXPAI开发者社区的实测环境中，Qwen3-235B展现出惊人的场景适配能力：

• 通过平台「智能算力分配」系统，将4卡H20集群的推理速度提升至27 tokens/秒

• 调用平台预置的MCP协议工具链，Agent任务构建效率提升300%

• 在平台「模型竞技场」的实时PK中，Qwen3代码生成准确率达91.7%，远超DeepSeek-R1的83.2%