早上好，我是平凡。

这几天闹的最沸沸扬扬的就是阿里Qwen之前掌舵人林俊旸的突然离职，我这里不讨论这件事。

而是跟大家说下为什么大家会对这件事的反应这么大。

这么说吧，中国是现在为数不多还在涌现开源模型的国家之一，开源模型数量多且质量高。阿里的Qwen系列，DeepSeek，Kimi，智谱的GLM，MiniMax，Stepfun，甚至可以毫无疑问的说中国就是现在开源世界的大半边江山。

大家各有特色，且都在国际上有一票铁杆粉丝。

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Qwen系列的核心特点：广泛适配的基础模型

Qwen系列最大的特点，就是它是很多模型的基础模型。比如我们在Huggingface上设置两个条件：

1. 模型大小在(0,12]B之间

2. 排序按照Trending（趋势）

前面的几个全都是Qwen系列，当然了，这些都是所谓“小”模型，属于不需要非常大的算力也可以跑的模型，跟动不动需要几十上百块GPU的集群需求模型区别很大。

然后我们再看trending里面的其他模型，比如这个LocoreMind，看名字没见过，大概率属于“名不见经传”的野模型，模型也比较小，才4B。

但你别小看这种小的模型，需要的计算资源虽然不需要特别多，但是数据资源这个一般人搞不来的，这玩意是真的体力活，需要大公司雇人来搞。你再看师承，base model：Qwen3-4B-Instruct-2507，Teacher Model： Qwen3-Coder-Next。一切很清楚了，这个模型是在Qwen3的4B模型的基础上，用了更大的Qwen3-Coder-Next蒸馏出来的模型做的fine-tune。

我非常的怀疑这个fine-tune模型大概率不如原来的模型。因为大公司有更多的资源反复的训练一款模型让它达到最优解，而小的公司甚至实验室基本没多少次试错机会。但是，就这么一搞，一个公司或者一个实验室就有自己的大模型，再说了Qwen也有Qwen3.5-397B-A17B这种千亿参数的大模型。

这种例子在Fine-tune的模型中数不胜数，非常之多。

可以说，从个人到小型团体到乃至于一个中小型国家，都可以在Qwen里面找到合适自己的基础模型。这个非常重要。

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Qwen对行业的价值

因为你想想，如果没有这些开源模型默默贡献，这个世界上的人就只能用OpenAI，Anthropic，Google他们的模型。

倒也不是他们的模型不好，但是一旦一件事情被垄断以后，第一是创新速度下降（OpenAI不是被DeepSeek逼了一把，他们都不知道自己可以出模型出的这么快），第二个用户地位会降低，因为你没有被选项，那么唯一项就会作威作福。

以上，这就是Qwen乃至整个开源世界的贡献。