通义千问Qwen3-235B大模型API简单测评

2024年6月，阿里云正式宣布通义千问最新旗舰大模型 Qwen3-235B 在其 DashScope灵积模型服务平台 上开放API调用。这不仅标志着当前公开可用的最大规模中文开源大模型（在72B版本基础上进一步跃升）首次投入商业应用，也为开发者和企业接触最前沿的大模型能力打开了新通道。作为长期关注大模型技术演进并积极实践的开发者，我第一时间申请了API权限，对Qwen3-235B API进行了较为全面的测试。本文将分享我的实测体验、性能分析、优势洞察以及适用场景思考。

一、评测环境与方法

平台： 阿里云 DashScope 灵积模型服务平台 (dashscope.aliyun.com)
模型： qwen3-235b-instruct (指令精调版本，主要用于对话交互)
接口： DashScope 提供的 Generation (文本生成) API (HTTP RESTful)
工具： Python SDK (dashscope), Postman, 自定义评测脚本
测试维度：

基础能力： 中英文理解与生成、知识问答、逻辑推理、代码生成、数学能力。
API特性： 响应速度 (延迟/Latency)、吞吐能力 (Tokens Per Second)、稳定性、错误率。
指令跟随： 对复杂提示词 (Prompt) 的理解和执行能力。
应用实测： 模拟实际场景：技术文档摘要、创意写作、编程辅助、多轮对话。
成本效率： 结合性能和定价模型 (输入0.0005元/1K tokens, 输出0.002元/1K tokens) 评估性价比。
对比参照： 主要与 DashScope 上提供的 qwen-max-longcontext (即 Qwen2-72B-Instruct 长上下文版) 以及业界标杆 GPT-4 (通过其他平台) 进行关键能力点的定性对比。

二、基础能力实测：2350亿参数的磅礴之力

中英文理解与生成：

表现优异： 无论是处理复杂的中文长句、古文诗词解析、现代网络用语，还是流畅的英汉互译、英文写作（邮件、文章、故事），Qwen3-235B都展现出极高的语言驾驭能力。生成的文本自然流畅，逻辑清晰，语义准确。
文化理解： 对中国传统文化、历史典故、社会现象的理解深刻，回答更具“本土化”色彩。例如，让其比较“愚公移山”和“精卫填海”的寓意，其分析不仅准确，还能引申到现代坚持不懈的精神，回答富有哲理。
示例：

Prompt： “请用鲁迅的风格，写一段关于现代人沉迷手机的讽刺小品文，不超过200字。”
Qwen3-235B Response (节选)： “…那巴掌大的物什，竟成了人的魂灵寄居之所。抬眼望去，满街皆是‘低头族’，颈项弯成弓，目光凝成钉，死死钉在那方寸荧屏之上。… 信息如潮水般涌来，淹没了思考的田地；点赞与转发成了新的礼教，束缚着表达的喉咙。噫！这掌中的乾坤，究竟是通天的桥梁，还是囚禁精神的囹圄？…” (模仿鲁迅冷峻犀利的文风相当到位，讽刺意味强烈)

知识问答：

知识广度与深度俱佳： 覆盖科学、技术、历史、文化、娱乐等广泛领域。对专业术语、最新科技动态（如AI进展、航天任务）、历史事件的细节把握准确。回答通常不是简单的复述，而是能进行一定程度的归纳和解释。
时效性： 知识截止于2024年7月（根据官方文档），对近期的重大事件（如2024年上半年的科技新闻）有较好的了解。但非常实时的事件（测试时发生的）可能未知。
示例：

Prompt： “请解释量子纠缠的原理，以及它在量子通信中的应用，并说明中国‘墨子号’卫星在此领域取得了哪些突破？”
Qwen3-235B Response (概述准确)： 清晰解释了量子纠缠的非定域性、叠加态等核心概念，阐述了其在量子密钥分发(QKD)中的核心作用，并准确列出了“墨子号”实现千公里级星地QKD、首次洲际量子保密通信等里程碑成就。回答结构清晰，术语准确。

逻辑推理：

强大复杂推理能力： 在处理多步骤逻辑推理、包含前提条件的推断、数值推理等问题上表现突出。235B参数带来的强大“脑力”在此维度体现明显。
示例：

Prompt： “如果所有A都是B，有些B是C，那么是否有些A一定是C？为什么？请举例说明。”
Qwen3-235B Response (正确且解释清晰)： “不一定。… 举例：设A=‘苹果’， B=‘水果’， C=‘红色的东西’。所有苹果(A)都是水果(B)，有些水果(B)（如草莓）是红色的东西(C)，但苹果(A)本身不一定是红色的（有青苹果），所以‘有些A一定是C’这个结论不成立。” (准确识别了逻辑陷阱，并用贴切例子解释)

代码生成：

多语言支持优秀： 精通Python, JavaScript, Java, C++, SQL等主流语言。生成的代码结构清晰，可读性好，注释得当（按要求）。
理解需求精准： 能较好理解模糊需求背后的意图，生成更符合预期的代码。对算法实现、数据处理、Web开发等常见任务得心应手。
调试与解释： 不仅能生成代码，还能解释代码逻辑，甚至对提供的代码进行调试和优化建议。
示例：

Prompt： “用Python写一个函数，接收一个整数列表，返回一个新列表，其中只包含原列表中所有大于平均值的元素。要求使用列表推导式，并添加必要的注释。”
Qwen3-235B Response (高质量代码)：

def filter_above_avg(nums):

    """

    过滤出列表中大于平均值的元素。



    参数:

        nums (list): 输入的整数列表



    返回:

        list: 包含所有大于平均值元素的新列表

    """

    # 计算列表的平均值 (避免除零错误)

    if not nums:

        return []  # 空列表直接返回空

    avg = sum(nums) / len(nums)



    # 使用列表推导式筛选大于平均值的元素

    above_avg = [num for num in nums if num > avg]

    return above_avg

(代码简洁高效，注释清晰，考虑了空列表边界情况)

数学能力：

显著提升： 相比前代模型（如Qwen2-72B），Qwen3-235B在解决复杂数学问题（微积分、线性代数、概率统计、奥数题）方面有显著提升。不仅能给出答案，更能详细展示解题步骤和思路。
符号运算与数值计算结合： 能处理涉及符号表达式的推导和化简，也能进行精确或近似的数值计算。
示例：

Prompt： “求解不定积分：∫(x^2 * sin(x)) dx”
Qwen3-235B Response (步骤完整准确)： 清晰地应用了分部积分法 (Integration by Parts)，设 u = x^2, dv = sin(x)dx，经过两次分部积分，最终得到正确结果 -x^2 cos(x) + 2x sin(x) + 2 cos(x) + C，并解释了关键步骤。

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多元选择：支持市面多个主流AI大模型API试用，满足多样化需求。
一键多调用：用户可选择多个渠道，填写提示词后，一键调用多个渠道API，高效便捷。
直观对比：平台将多个大模型API返回结果直接展示在页面，用户可直观对比不同模型的生成效果差异。
灵活计费：按实际使用量计费，无订阅门槛，成本可控。
专业支持：提供专业的技术支持与丰富的文档资源，助力用户高效开发。

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三、 API特性与性能：云端巨兽的响应速度

响应速度 (Latency)：

在测试期间（非高峰期），对于中等复杂度请求（输入+输出共~500 tokens），首次Token延迟 (Time to First Token, TTFT) 通常在 1.5 – 2.5秒 之间。完整响应时间在 5 – 12秒 左右。这个速度对于235B这种规模的模型来说，是相当可接受的，体现了阿里云底层优化的实力。
简单请求（如短问答）响应更快，复杂请求（长文档分析、多步推理）响应时间相应增加。
相比Qwen2-72B API，Qwen3-235B的响应时间略有增加（约增加0.5-1.5秒），这是模型规模增大的必然代价，但在可控范围内。
吞吐能力 (Tokens Per Second – TPS)：
在稳定流式输出时，观察到平均输出速率大约在 40 – 65 tokens/秒 的区间。这个速率对于大多数交互式应用（如聊天机器人、辅助写作）来说足够流畅。相比一些部署优化不足的开源大模型本地推理，这个云端API的吞吐表现优秀。
稳定性与错误率：

在连续多轮（>50次）不同复杂度的请求测试中，API 稳定性表现良好。未遇到服务不可用 (5xx错误)。
主要的错误类型是 429 Too Many Requests (请求速率超限) 和 400 Bad Request (输入过长或参数非法)。合理控制请求频率和Token长度是避免错误的关键。官方提供的限流机制清晰。
流式输出 (Streaming)：
支持流式输出 (stream=True)，对于构建需要实时交互感的应用（如聊天）至关重要。实测流式传输稳定，延迟感知良好。
长上下文支持：
官方宣称支持 128K tokens 上下文。实测中，有效利用超过50K tokens的上下文进行文档总结、问答，模型能够较好地关联上下文信息，未出现明显的上下文丢失或混乱。这是处理长文档、代码库、复杂会话的核心优势。

四、指令跟随与复杂提示工程

Qwen3-235B 展现了优秀的指令理解能力：

多轮对话连贯性： 在模拟客服、技术咨询等长对话场景中，能较好地维持对话历史和上下文，回答具有连贯性和一致性。
复杂结构输出： 能严格遵循要求输出JSON、XML、Markdown表格等结构化格式。
角色扮演： 能根据提示扮演特定角色（如老师、医生、客服、某个历史人物）进行回答，语气和内容符合设定。
思维链 (Chain-of-Thought) 激发： 在解决复杂推理问题时，使用 “请一步步思考” 等提示能有效引导模型展示其推理过程，提高最终答案的准确性和可解释性。
示例：

Prompt： “你是一位经验丰富的Python导师。请用Markdown格式，为初学者详细解释Python中的装饰器 (Decorator) 概念。要求包括：1. 一个简单的定义；2. 核心作用（至少两点）；3. 一个最基础的代码示例（带注释）；4. 一个稍微进阶的使用场景（如计时函数执行时间）；5. 初学者常见误区提醒。”
Qwen3-235B Response： 完美遵循了所有五点要求，用清晰的Markdown结构组织内容，定义准确，作用解释到位（增强函数功能、代码复用），基础示例（@my_decorator）和进阶示例（@timer_decorator）代码正确且注释清晰，常见误区（如忘记@wraps保留元信息）提醒到位。输出可直接用于教学文档。

五、实际应用场景模拟

技术文档助手：

任务： 上传一份约20K tokens的Kubernetes API文档片段，要求总结核心概念，并回答“如何定义一个Deployment资源来运行Nginx并确保3个副本？”。
表现： 总结精炼准确，抓住了核心对象（Pod, Deployment, Service）和关系。生成的Deployment YAML代码完全正确，包含了replicas: 3, image: nginx等关键字段，并解释了各字段含义。效率远高于人工翻阅文档。

创意写作伙伴：

任务： 要求生成一个科幻短篇故事大纲：主题是“人类首次接触的外星文明其沟通方式是基于气味”，主角是一名嗅觉异常的调香师。
表现： 生成的大纲结构完整（开端-发展-高潮-结局），设定新颖有趣，冲突围绕气味沟通的误解展开，主角的特殊能力成为关键转折点。提供了有潜力的创作起点。

智能编程 Copilot：

任务： 描述需求：“我需要一个Flask API端点，接收用户上传的CSV文件，解析它，将数据插入到PostgreSQL数据库的sales表中（表结构：id, date, product, amount），然后返回成功插入的行数。请考虑错误处理（如文件格式错误、数据库连接失败）。”
表现： 生成的Python代码结构清晰，使用了flask, pandas, psycopg2库。包含了文件接收、CSV解析（pd.read_csv）、数据库连接池管理、参数化SQL插入（防止SQL注入）、行数统计以及关键的错误处理（try-except）。代码接近生产可用水平，大大加速开发。

多轮深度对话 (模拟心理咨询)：

任务： 用户模拟倾诉工作压力巨大，感到焦虑和失眠。
表现： 模型扮演“支持性倾听者”角色，回应表现出共情（“听起来你最近承受了非常大的压力，这确实让人感到筋疲力尽”），没有武断建议，而是引导用户表达更多感受（“愿意多聊聊具体是哪些工作内容让你感到如此大的压力吗？”），并适时提供温和的建议（如尝试深呼吸练习、设定工作边界、寻求支持）。对话自然流畅，符合心理咨询的基本原则。

六、成本效益分析

定价： 输入 0.0005元/1K tokens，输出 0.002元/1K tokens。
对比：

相较于GPT-4 Turbo等顶级商用API（输入输出通常都在 $0.01 / 1K tokens 量级，约合人民币0.07元），Qwen3-235B的价格优势极其显著（输入便宜约140倍，输出便宜约35倍）。
相比DashScope平台内更小的Qwen模型（如Qwen1.5-7B, 输入0.0002元/1K tokens，输出0.0008元/1K tokens），Qwen3-235B价格更高，但带来的是质的飞跃的能力提升。

性价比： 考虑到其接近GPT-4级别的强大能力（尤其在中文、代码、数学方面甚至有所超越），以及极具竞争力的价格，Qwen3-235B API的性价比非常高。对于需要顶级模型能力但对成本敏感的企业和开发者，这是一个非常有吸引力的选择。
适用场景： 其定价模型特别适合：

需要强大处理能力但对成本有严格控制的企业级应用（智能客服、文档自动化、内部知识引擎）。
处理大量中文文本的任务（内容生成、摘要、翻译）。
代码生成与辅助密集型开发。
研究实验，需要大规模模型能力但预算有限。

七、总结：优势、局限与展望

核心优势：

顶尖中文能力： 在中文理解、生成、文化契合度上表现卓越，是中文场景的“原生强者”。
强大综合实力： 在逻辑推理、代码生成、数学解题等硬核能力上达到甚至超越GPT-4级别，综合性能位列全球第一梯队。
超长上下文 (128K)： 有效处理超长文档和复杂对话，应用场景更广阔。
极致性价比： 以远低于国际顶级模型的成本提供接近或同等的顶级能力，商业落地潜力巨大。
稳健的API服务： 依托阿里云基础设施，API响应速度、稳定性、流式支持等工程化体验良好。
开放与开源： 模型本身开源，API开放接入，促进生态发展。

当前局限/注意事项：

响应延迟： 相比更小模型或极致优化的API，首次响应和整体延迟仍相对较高（虽在可接受范围）。对超低延迟要求的场景（如实时语音对话）需谨慎评估或结合缓存策略。
英文细微差别： 虽然英文能力很强，但在处理最地道的俚语、双关语或特定文化背景的细微表达时，可能略逊于以英语为母语训练的顶级模型（如Claude 3 Opus）。
实时性限制： 知识截止于训练数据时间点（2024年7月），无法获取其后的信息。
API配额与并发： 免费额度或初始配额可能有限，高并发需求需关注配额管理和潜在限流。
复杂工具使用/Agent能力： 评测未深入测试其作为Agent自主调用外部工具/API的能力，这需要更复杂的提示工程或框架支持。

展望：

模型持续进化： 期待未来在长上下文利用效率、推理速度、多模态能力（如Qwen-VL+）以及更强大的Agent特性方面的迭代。
工具链与生态： DashScope平台如果能提供更丰富的开发工具（如LangChain深度集成、更便捷的RAG工具链、调试分析面板），将极大提升开发者体验。
成本优化： 持续优化推理效率，进一步降低单位Token成本，将巩固其性价比优势。

结论：国产大模型的里程碑式突破

Qwen3-235B API的开放，是国产大模型发展的一个重要里程碑。它向世界证明了中国在顶级大模型研发和工程化落地上的强大实力。实测表明，它不仅在中文领域拥有统治级表现，在代码、数学、逻辑推理等硬核能力上也稳居全球最前列。最重要的是，阿里云通过DashScope平台，以极具竞争力的价格将这一顶尖能力开放给所有开发者，大大降低了接触和使用最强AI模型的门槛。

对于开发者和企业而言，Qwen3-235B API是一个必须认真考虑的战略性选择：