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对比看来感觉qwen3-max-thinking完全是走错了路子 
比成本比不过deepseek、1T参数，结果比知识量也比不过gemini 
然后又没有多模态…… 
各方面都很平庸，就导致这个模型完全找不到应用场景（反正我是没找到） 
个人观点：后续模型发展会越来越分化，大而美一模通吃的时代结束了，各家厂商都得想办法找自己的落地场景，不止是应用落地，而是在模型训练阶段就要想好这个模型炼出来干什么 
我感觉通义这波应该是踩坑了，这个模型调用量可能不会多好看 
各个山头都被占领了，低成本deepseek凭借DSA遥遥领先，671B的模型1M输入才2￥……这怎么比？编程方面minimax、glm都在发光发热，再往上还有Opus和Codex、Gemini三座大山