别让 Qwen 的回答 停在 聊天框里。

Qwen 的名称

Qwen 是“通义千问（Tongyi Qianwen）”的简称和英文名。它既是聊天 AI 的名字，也指能处理文本、图像、语音、代码等的整个大语言模型（LLM）系列。

出自哪个国家

Qwen 是中国的 AI，由阿里巴巴集团的 Qwen 团队开发。国际版 Qwen Chat（chat.qwen.ai）由新加坡法人 Alibaba Cloud (Singapore) 提供，隐私政策说明输入内容在新加坡处理。API 通过阿里云的 Model Studio 提供，可以从包括东京在内的多个地域中选择。

三种用法

• Qwen Chat：在浏览器或手机应用里免费对话使用。适合个人查资料和翻译。
• API：通过阿里云的 Model Studio 接入自家系统或工具。按用量付费。
• 开放权重：把 Hugging Face 或 ModelScope 上公开的模型（权重文件）放在自己的电脑或服务器上运行。数据不出本地。

Qwen 能做什么

• 对话：回答问题、撰写文章、翻译、摘要。还有联网搜索和 Deep Research。
• 图像与视频：理解图像和视频，生成与编辑图像。
• 语音：有语音合成和实时翻译模型。
• 代码：面向编程的模型，以及在终端中运行的 Qwen Code。

许多中小规模模型以开放权重发布，可以在自己的电脑或服务器上运行，这是它与 ChatGPT、Claude 的一大区别。

1. 打开 chat.qwen.ai。浏览器即可使用。手机上有 iOS 和 Android 的“Qwen”应用。
2. 登录。创建账户并登录。
3. 选择模型。在界面的模型选择处切换。拿不准就用默认的。
4. 开始对话。可以用中文提问。附上文件或图片，让它“总结一下”“做成表格”。
5. 切换功能。可以选择联网搜索、Deep Research、图像生成、Web Dev（网页原型）等。

Qwen Chat 可以免费使用。截至 2026 年 10 月，我们没有找到类似 ChatGPT Plus 的 Qwen Chat 个人付费方案。

工作中使用的诀窍

• 先说明角色和输出形式：像“作为给客户的回复，语气正式，分 3 段”这样，一开始就写清楚写给谁、写什么，返工会少很多。
• 翻译要对照原文核实：金额、日期、型号、人名，不要只看译文，请与原文对照。
• 长资料用文件传：比起粘贴，附上 PDF 或文档文件，表格和标题结构更不容易乱。
• 分开对话：每个项目开一个新对话，可以避免回答被之前的话题带偏。

把这样得到的回答变成“谁、在什么时候之前、做什么”并持续跟进，是 Qwen Chat 之外的工作。如果这部分每次都是你自己在做，请看看 SIMY 的连接方法。

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下一代：阿里巴巴在 2026 年 9 月 22 日的云栖大会（Apsara Conference）上宣布 Qwen 4 正在训练中（发布日期未公布）。模型名称变得很快，按“旗舰”“中型、适合本地”“重视速度”这样的定位记住就够了。

Qwen Image Edit 怎么用

在 Qwen Chat 中附上图片，用文字下指令，比如“把背景换成白色”“把招牌上的文字改成中文”。开放权重版常被集成到 ComfyUI 等图像生成工具中使用。

• 入口：在阿里云的 Model Studio（DashScope）创建 API Key。API 兼容 OpenAI，只需替换现有工具的接入地址即可使用。
• 地域：以 Qwen3.8-Max 为例，可以从北京、新加坡、法兰克福、弗吉尼亚、东京、香港中选择。可选地域因模型而异，数据在哪里处理就由这里决定。
• 价格：按输入和输出的 token 数计费。截至 2026 年 10 月，官方显示 qwen3.8-max 每百万 token 输入 1.65 美元、输出 4.951 美元（东京等地域；新加坡为 2.00 美元、6.00 美元）。模型、思考模式和缓存也会影响单价，最新金额请在官方价格页面确认（税费处理也请在同一页面确认）。
• Coding Plan：可在 Claude Code、Qwen Code 等编程工具中以固定月费使用 Qwen 等模型的方案。截至 2026 年 10 月只有 Pro（每月 50 美元），并设有每 5 小时、每周、每月的请求上限。详情请看官方说明。

开始使用 API 的步骤

1. 创建阿里云账户。打开 Model Studio 控制台，选择要使用的地域。
2. 创建 API Key。把 Key 放进环境变量，不要直接写在代码或共享文档里。
3. 指向兼容 OpenAI 的端点。如果用的是 OpenAI 的 SDK 或现有工具，只需替换接入 URL 和模型名称即可调用。
4. 先小规模试用，观察用量。思考模式和长上下文会消耗大量 token。先在控制台确认每天的用量，再扩大到正式规模。

与 SIMY 的关系：目前不能把 Qwen 的 API Key 接入 SIMY。SIMY 的云端执行使用你的 ChatGPT（Codex）账户。

• Ollama：安装后在终端输入 ollama run qwen3.8，即可运行 27B 模型（下载约 18GB，可输入文本和图像）。大致需要一台内存比较充裕的电脑。
• LM Studio：可以在界面上搜索并下载模型。适合不习惯命令行的人。
• 其他：llama.cpp、Jan、vLLM、SGLang 等。用 vLLM 或 SGLang 可以搭建面向内部的兼容 OpenAI 的服务器（能以与 OpenAI 相同的方式调用的 API）。

许可证的区别

不能笼统地说“Qwen 是开源的”。Qwen3.8-27B 等中小规模模型多采用 Apache 2.0，商用也比较方便。最大规模的 Qwen3.8-2.4T-A95B 采用专有许可证，Max 等仅限 API 的模型则没有公开权重。

适合本地部署的工作

不想让数据外流的内部文档摘要、离线作业、每天大量运行的固定格式草稿，都是本地部署的强项。另一方面，小模型不如大模型聪明，把它当作“打底稿”而不是出终稿的角色，落差会小一些。先定下一个用途再试，更容易判断多大的模型就够用。

所需内存、量化方式的选择、模型大小的参考，整理在在本地运行 Qwen 的方法中。

Qwen Code 是 Qwen 团队以开源（Apache 2.0）形式发布的编程智能体。它在终端中运行，能读代码、改代码、执行命令。

• 安装：Node.js 22 以上，执行 npm i -g @qwen-code/qwen-code@latest。Mac 也可以用 Homebrew 安装。
• 可接入的模型：除了 Qwen，还有 OpenAI、Anthropic、Gemini 的各家 API，以及用 Ollama 或 vLLM 运行的本地模型。
• 适合谁：想用 Qwen 模型或自建服务器，尝试与 Claude Code、Codex 相同用法的开发者。

上手流程

1. 在要工作的文件夹里启动 qwen。首次启动时选择要用的模型和认证方式。
2. 用中文说出你想做的事。像“说明一下这个文件夹的结构”“找出测试失败的原因”这样，从目的出发提要求。
3. 确认后再接受修改。改写文件、执行命令，都要看过内容再允许。一开始从小修改试起更放心。

用 Qwen Code 写完代码之后，评审会议上定下的修改和分工，由 SIMY 从会议中拾取并列成清单。

Qwen3 发布时宣称支持 119 种语言和方言（3.8 代的模型卡未写明语言数量）。中文和英文是它的强项，第三方评测也报告其在同等规模模型中具有较高的日语能力。

• 擅长：中文、英文、日文等语言之间的翻译，长资料摘要，邮件和报告草稿，表格整理。
• 需要留意：专有名词、行业术语、法规和商业惯例的描述，请核实后再使用。
• 小模型的情况：在本地运行的小模型，处理长篇外语文本时措辞可能不够自然。重要的文字用大模型定稿更放心。

与海外客户或供应商打交道时，可以这样分工：用 Qwen 翻译和总结会议，已定事项的负责人、期限和回复草稿交给 SIMY。上面的一场会议的对比就是例子。

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• 先确认公司规定：有些公司的生成式 AI 使用规定，限定了可用的服务和可以输入的信息。
• 原则上不输入机密：无论哪个聊天 AI，输入客户信息或未公开数字之前都要三思。
• 回答要核实：翻译中的数字、专有名词、法规和规格描述，请与原文对照后再使用。

Qwen Chat 的数据处理，依据 2026 年 10 月 1 日时Qwen 隐私政策的内容。SIMY 的数据处理方式公开在安全和隐私政策中。

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怎么选

• 不想让数据外流：可在本地运行的 Qwen3.8-27B 等开放权重版本。
• 想压低 API 费用、大量运行：Qwen 或 DeepSeek 的 API。对比地域和单价来选。
• 看重周边功能和公司内的使用习惯：ChatGPT 或 Claude。公司规定已有要求时，以规定为准。

分工：给出回答和草稿的，可以是包括 Qwen 在内的任何 AI。之后的负责人、期限、回复、分享，如果每次都要你自己跟进，就是 SIMY 出场的时候。中国 AI 的整体区别整理在中国 AI（LLM）对比：DeepSeek、Kimi、GLM 等中，ChatGPT 的用法见 ChatGPT 使用指南。