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通義千問 Qwen:開放權重模型家族與 Qwen Studio
阿里巴巴的通義千問 Qwen 一邊把權重放上 Hugging Face 讓人下載,一邊經營叫 Qwen Studio(原 Qwen Chat)的網頁與 App。這篇用 2026 年 9 月查證的官方頁面,說清楚家族成員、模型卡上的參數規模與上下文視窗、Apache 2.0 與兩份 Qwen 授權差在哪、台灣能不能註冊,以及國際站 Qwen Cloud 與中國站阿里雲百煉的 API 價格。
更新日期: 閱讀時間約 6 分鐘

Qwen(通義千問)是阿里巴巴做的一整套 AI人工智慧(Artificial Intelligence)是什麼人工智慧是涵蓋多種技術與應用的總稱,不等於聊天機器人,也不必一定會產生文字。本文從 OECD 的系統定義出發,以照片分類和社區資源推薦為例,說明輸入、推導、輸出與人的目標如何連結,整理它與機器學習、深度學習和生成式 AI 的關係。讀完能用具體問題判斷一項 AI 功能在做什麼,並分辨能力、自治程度與可信度。閱讀全文 模型。和多數線上服務最大的差別是,大部分版本的權重可以下載回自己的電腦跑;但家族裡也有只能呼叫 API 的版本,授權還分三種。
這篇帶你查清楚三件事:哪些版本下載得到、授權允許你做什麼、資料流到哪裡,順便看台灣怎麼註冊、API 多少錢。來源全是官方頁面,查證日期是 2026 年 9 月 14 日。
先弄清楚名字與官方入口
中文譯名是通義千問,英文與模型檔名一律寫 Qwen。名字在 2026 年換過:chat.qwen.ai 的頁面標題現在是 Qwen Studio,官網說它讓使用者和開發者用同一個入口存取 Qwen 的開源與自家模型,舊文章寫的 Qwen Chat 就是這個網址。舊部落格 qwenlm.github.io 停在 2025 年 9 月,打開會公告新站在 qwen.ai 並轉址。
開放權重(Open Weights):能下載模型,還要確認什麼開放權重(Open Weights):能下載模型,還要確認什麼開放權重通常表示模型的已訓練參數可取得,讓使用者有機會自行部署或調整,但不等於訓練資料與程式都公開。本文用本機筆記摘要示範權重、架構、tokenizer 和推論程式的分工,區分下載、可修改、商業使用與完整開源,也解釋為什麼本機執行不自動保證隱私。讀完能檢查模型版本、授權文件、硬體需求和來源完整性。閱讀全文
家族有哪些成員
查證當天 Hugging Face 上 Qwen 官方組織列出 465 個模型檔案庫。本文用站上名詞篇的「開放權重」,有些文章寫成「開源權重」,指同一件事。
- 文字與多模態:Qwen3.8-2.4T-A95B、Qwen3.8-27B、Qwen3.8-Flash-Next,都下載得到。
- 程式:Qwen3-Coder-Next,模型卡寫它給程式代理與本機開發用。
- 圖片:Qwen-Image-2512 生成、Qwen-Image-Edit-2511 編輯。
- 語音:Qwen3-ASR 辨識、Qwen3-TTS 合成。
- 檢索:Qwen3-Embedding 轉向量、Qwen3-Reranker 重新排序。
但官方 API 市集上還有在 Hugging Face 找不到權重的版本,例如 Qwen-Image-3.0-Pro 與 Wan3.0-Video,只能呼叫 API。看到新聞說 Qwen 又開源,要回模型卡確認你要用的那個是不是。
閱讀完整文字說明
左半邊是開放權重、下載得到的部分,Hugging Face 的 Qwen 組織列出 465 個模型,分成四類:文字與多模態有 Qwen3.8-2.4T-A95B,總參數 2.4T、啟用 95B,以及 Qwen3.8-27B 與 Qwen3.8-Flash-Next,後者 125B 總參數、6B 啟用;程式是 Qwen3-Coder-Next,80B 總參數、3B 啟用,原生 262,144 token,Apache 2.0;圖片是 Qwen-Image-2512 生成與 Qwen-Image-Edit-2511 編輯,Apache 2.0;語音是 Qwen3-ASR 辨識與 Qwen3-TTS 合成,Apache 2.0。右上是只有 API 的三個,列在 Qwen Cloud 模型市集:Qwen3.8-Max 每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 6 美元,Qwen-Image-3.0-Pro 做圖片生成,Wan3.0-Video 做影片生成。右下提醒授權有三種:Apache 2.0 用在 Qwen3.8-27B 與 Coder-Next,Qwen3.8-Max License 用在 2.4T-A95B,Qwen Community License 1.0 用在 Qwen3.8-Flash-Next,後兩種對大規模商用另有條件。
多模態 AI(Multimodal AI)是什麼:把圖像、聲音與文字一起理解多模態 AI(Multimodal AI)是什麼:把圖像、聲音與文字一起理解多模態 AI 能處理不只一種資訊形式,例如文字、圖像、聲音或影片,但支援多種輸入不代表也能產生所有輸出。本文用組裝收納架的情境,說明影像與文字如何互相補充、原生整合與串接流程的差別,以及看見圖片為何仍可能漏讀細節。附輸入設計和交叉核對方法,幫你判斷模型依據畫面回答,還是把合理猜測當成看見的事實。閱讀全文
模型卡上的三個數字
第一個是參數模型參數(Model Parameters)是什麼模型參數是訓練時調整、用來把輸入轉成輸出的數值,例如權重與偏差。本文用簡單算式示例說明參數如何影響預測,區分模型參數、訓練超參數、提示詞與生成設定,並解釋參數量、數值精度和啟用參數為何是不同指標。讀完能更準確閱讀模型規格,理解參數增加不等於知識逐條增加,也不代表每次聊天都在重新訓練模型。閱讀全文規模。Qwen3.8-2.4T-A95B 的模型卡寫總參數 2.4T、啟用 95B;Qwen3.8-27B 是 270 億的密集模型,沒有啟用參數;Qwen3.8-Flash-Next 寫 125B 總參數、6B 啟用,另加 51B 的 n-gram 嵌入;Qwen3-Coder-Next 是 80B、3B 啟用。只啟用一部分的架構叫混合專家。
混合專家模型(Mixture of Experts)是什麼混合專家模型(Mixture of Experts)是什麼混合專家模型透過路由器,讓輸入在某些層只使用部分專家網路,以不同方式安排模型容量與運算。本文以檔案分類的小型路由示意,說明總參數、啟用參數、專家與路由的角色,解釋它為何不是多個聊天代理開會,也不能只用啟用參數推算記憶體或品質。讀完能更準確閱讀 MoE 模型規格,理解速度、部署、訓練穩定性與負載分配的取捨。閱讀全文
第二個是上下文視窗。前面三個都寫原生 262,144 個 token,延伸上限是 Qwen3.8-2.4T-A95B 的 1,010,000 與另外兩個的 1,000,000;Qwen3-Coder-Next 只寫原生 262,144。
上下文視窗(Context Window)是什麼:容量與理解的差別上下文視窗(Context Window)是什麼:容量與理解的差別上下文視窗是模型單次能處理資訊的容量,通常以 token 計算;聊天畫面留著訊息,不代表這次請求把全部內容交給模型。本文用社區會議紀錄的例子,說明輸入與輸出如何共用資源、視窗與長期記憶的差別,以及超限、摘要漏失和長文理解失誤如何分辨。附資料整理步驟與檢查表,幫你保留關鍵決議,不再只靠換大視窗解決問題。閱讀全文
第三個是授權條款名稱。Hugging Face 的模型 API 會把建立日期與授權標籤回傳,一行指令就能核對。
curl -s https://huggingface.co/api/models/Qwen/Qwen3.8-27B
curl -s https://huggingface.co/api/models/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
curl -s https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next/raw/main/LICENSE能不能商用:三種授權
Apache 2.0 最寬鬆,Qwen3.8-27B、Qwen3-Coder-Next、Qwen-Image-2512、Qwen3-ASR自動語音辨識(ASR)是什麼:把錄音轉成可核對的文字自動語音辨識就是「語音轉文字 AI」背後的技術:把語音訊號轉成文字,是字幕、口述輸入與會議逐字稿的基礎。本文以社區活動籌備錄音為例,說明聲音如何經過模型形成轉寫結果、為何人名與否定詞要回聽,也拆開逐字稿、說話者標記、翻譯與摘要的差別,並介紹錯誤率的用途與限制,讓流暢文字不會被誤當成完整可靠的會議紀錄。閱讀全文 與 Qwen3-TTS語音合成(TTS)是什麼:讓文字成為聽得懂、聽得對的聲音語音合成就是文字轉語音 AI、配音 AI 背後的技術:把文字轉成可播放的語音,常用於導覽、旁白與無障礙朗讀。本文以地方展覽導覽稿為例,說明文字如何形成聲音、為何多音字與數字需要試聽,以及音色、韻律、清晰度各自要怎麼驗收,並釐清語音合成與聲音複製、語音辨識的差別,讓自然的聲音真正傳達正確內容,而不是只追求像真人。閱讀全文 都標這一個,商用沒有額外門檻。另外兩種是 Qwen 自己寫的:Qwen3.8-2.4T-A95B 用 Qwen3.8-Max License,Qwen3.8-Flash-Next 用 Qwen Community License 1.0,開頭都允許修改、散布與微調微調(Fine-tuning):讓既有模型更適合你的任務微調是在既有模型上繼續訓練,讓它更適合特定任務或領域。本文以客服信件分類說明資料整理、參數更新、保留測試集與版本部署,區分完整微調、LoRA、監督式微調和 RAG,也解釋訓練成績變好卻實際退步的原因。讀完能判斷問題是否值得微調,以及如何檢查格式一致性、未知類型、資料洩漏和原有能力退化。閱讀全文,但各加了條件。
- 兩份都寫:產品每月活躍使用者超過 100,000,000 人或每月營收超過 20,000,000 美元,要在介面標出模型名稱。
- Qwen3.8-Max License:做模型即服務或 AI 辦公助手生意、十二個月合計營收超過 50,000,000 美元,商用前要另外取得授權。
- Qwen Community License 1.0:同一條沒有營收門檻,做這兩類生意就要另外取得授權。
開源 AI(Open Source AI):公開哪些東西才算完整開源 AI(Open Source AI):公開哪些東西才算完整開源 AI 不只是權重可下載,也涉及使用、研究、修改和分享的自由,以及修改系統所需的程式、參數與資料資訊。本文依 OSI 定義 1.0 說明各項要求,以社群文件分類專案示範如何檢查發布內容,並澄清不必將所有原始資料無條件公開、也不保證訓練逐位重現。讀完能辨認開放權重、原始碼可看與符合特定開源定義的差異。閱讀全文
Qwen Studio 在台灣怎麼用
網頁版在 chat.qwen.ai,查證當天連得上,GitHub 的 Qwen3.8 說明寫它免費使用、對所有人開放。註冊走電子郵件加密碼並收啟用信;隱私政策另外寫可能提供用第三方社群帳號登入,舉例 Google 和 GitHub。手機門號註冊官網沒寫。
App Store 台灣區有上架,免費、分級 17+、需要 iOS 16 以上,開發者是 NTH POWER GLOBAL TECH SINGAPORE PTE. LTD,當天版本 2.10.0;Google Play 台灣區的開發者顯示 Alibaba Cloud,寫 500 萬次以上下載。
介面列的功能有聯網搜尋、深度研究、圖片生成、影片生成、Web Dev、Artifacts、語音對話、視訊對話、思考模式與檔案上傳。付費有升級 Plus 的入口,價格與開放地區要登入才看得到,台灣能不能訂閱以官網為準。
同一家為什麼有好幾個模型:旗艦、中階、輕量怎麼選同一家為什麼有好幾個模型:旗艦、中階、輕量怎麼選打開 ChatGPT、Claude、Gemini 的模型選單,同一家就有三四個名字,差別其實只有兩個軸:旗艦、中階、輕量三階對應能力、速度、價格的取捨,加上「要不要先想一下」的推理開關。這篇依三家官網在 2026 年 10 月 5 日的資料整理家族名單與每百萬 token 的 API 價格,說明免費版拿到哪一階,並用五種日常任務示範怎麼選:多數事情先用中階就夠。閱讀全文
API 在哪裡買:國際站與中國站分開算
國際站叫 Qwen Cloud,營運主體寫 Intelligent Cloud Computing (Singapore) Private Limited,模型市集頁寫新用戶有 7,000 萬個以上免費 token。每百萬 token:qwen3.8-max 輸入 2 美元、輸出 6 美元,qwen3.8-flash 輸入 0.15 美元、輸出 0.47 美元。
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Who are you"}],
)
print(completion.choices[0].message.content)中國站是阿里雲百煉,以人民幣計:華北 2(北京)的 qwen3.8-max 輸入 12 元、輸出 36 元,qwen3.8-flash 輸入 0.8 元、輸出 2.7 元,各附 100 萬 token 免費額度、有效期 90 天,其他地域沒有。
Qwen Cloud 另有訂閱制 Token Plan,方案叫 Lite、Standard、Pro,寫比按量付費便宜約四成,金額以官網為準。
隱私政策寫的資料流向
政策開頭寫 qwen.ai 上的服務由 Alibaba Cloud (Singapore) Private Limited 提供。跨境那段的原文是:個人資料可能被移出、並在你所在的司法管轄區之外處理,例如交給海外的集團公司或第三方;集團中位於新加坡與中國大陸的特定實體被給予有限遠端存取權,以提供某些重要功能。
訓練用途寫在官網的訓練資料摘要:有些情況下會使用使用者提供的資料,包括與服務的互動,來改善服務;使用者可以選擇讓內容不用於訓練,方式是向他們提出請求。也就是退出要用申請的,不是一個開關。
保留期限沒有給固定天數,只寫取決於個資性質、蒐集處理原因與法律要求。介面上能調的是臨時對話與記憶。
用 AI 前先關這些:ChatGPT、Claude、Gemini 的資料訓練與隱私設定用 AI 前先關這些:ChatGPT、Claude、Gemini 的資料訓練與隱私設定ChatGPT 個人帳號的對話預設會用來訓練模型,Claude 在註冊時問你一次,Gemini 的活動記錄預設開啟;三家都能關掉,但關掉不等於對話不會存在對方伺服器,保留期限從 30 天到 5 年不等。這篇依 2026 年 9 月各家官方說明整理成檢查清單:每家四件事,訓練開關在哪裡、暫時或無痕對話怎麼開、記憶怎麼看與刪、對話怎麼匯出與刪除,最後列出不該貼的資料與公司帳號的差別。閱讀全文
使用中國系 AI App 前的資安檢查清單使用中國系 AI App 前的資安檢查清單裝 DeepSeek、豆包、Kimi、Qwen 或 MiniMax 之前,用官方頁面自己查清楚四件事:資料存在哪個國家、會不會拿去訓練、註冊要交出什麼、不用了怎麼刪。這篇把它拆成十三項檢查,依裝之前、註冊時、使用中、不用了四段排好,附五家隱私政策原文對照表、Apple 與 Google 的權限設定路徑,以及數位發展部公告的適用範圍。閱讀全文
自己跑,或跟別家比
開放權重可以完全在自己的電腦上跑。Qwen3.8 的說明列了 transformers、llama.cpp、MLX 與 Unsloth,Qwen3-Coder-Next 的模型卡也點名 Ollama,做法和本站的 Ollama 教學一樣。
在自己電腦跑 DeepSeek:Ollama 蒸餾版教學在自己電腦跑 DeepSeek:Ollama 蒸餾版教學Ollama 官網目前列出 deepseek-r1 的 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b 與 671b 七個標籤,下載大小從 1.1GB 到 404GB。這篇用官方文件帶你在 Windows 或 Mac 裝好 Ollama、拉一個蒸餾版開始對話,再接一次本機 11434 埠的 API 呼叫,並說清楚蒸餾與量化是什麼、蒸餾版和網頁版完整模型差在哪、MIT 授權實際允許什麼。閱讀全文
中國系 AI 模型比較:DeepSeek、Qwen、Kimi、豆包、MiniMax中國系 AI 模型比較:DeepSeek、Qwen、Kimi、豆包、MiniMax中國 AI 模型怎麼比?把 DeepSeek、阿里 Qwen、月之暗面 Kimi、字節跳動豆包與 MiniMax 放進同一套欄位:旗艦模型、開放權重與授權、上下文視窗、API 每百萬 token 價格、台灣區 App Store 查詢結果,以及隱私政策寫的資料存放地與訓練用途。數字全部在 2026 年 9 月 14 日查自官網,只比官方頁寫的內容,不排名也不引跑分。閱讀全文
Kimi(月之暗面):長文件與 K 系列模型Kimi(月之暗面):長文件與 K 系列模型Kimi 是月之暗面(Moonshot AI)的 AI 助手,入口在 kimi.com,台灣兩大商店都下載得到。照當天官網整理:單檔 100 MB、一次 50 個檔案,K2.6 約 128K token、K3 是 100 萬 token;K 系列權重公開在 Hugging Face,K3 與 K2.6 的授權條件不同;API 分國際站與中國站兩套價目;隱私政策寫資料存於中華人民共和國境內。閱讀全文
| 模型或產品 | 規模與上下文 | 授權或方案 | 用途 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8-2.4T-A95B | 2.4T 總參數、95B 啟用,原生 262,144 | Qwen3.8-Max License | 開放權重旗艦 |
| Qwen3.8-27B | 270 億密集參數 | Apache 2.0 | 開放權重,可讀圖片 |
| Qwen3.8-Flash-Next | 125B 總參數、6B 啟用 | Qwen Community License 1.0 | 開放權重,新架構 |
| Qwen3-Coder-Next | 80B 總參數、3B 啟用 | Apache 2.0 | 開放權重,程式代理 |
| Qwen-Image-3.0-Pro、Wan3.0-Video | 沒有開放權重 | 只有 API | 圖片與影片生成 |
| qwen3.8-max(API) | 上下文 1M | 輸入 2 美元、輸出 6 美元 | Qwen Cloud |
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