在大模型的世界里，隔三差五就祭出一个”王炸”，大家从“卷性能”到“卷价格”，充满了“火药味”。有没有一种可能，不同大模型之间是通力协作关系？用户只需登录一个平台，就能按需选择，覆盖不同的业务场景？这是亚马逊云科技从推出Amazon Bedrock之初，就在思考的问题，即从用户视角构建大模型应用范式，以达成用户模型选择的自由化。
有了这个大前提，再来看亚马逊云科技宣布推出Qwen3与DeepSeek-V3.1模型的这种行为，便不难理解！
把全世界最优秀的模型上架到Amazon Bedrock，对于亚马逊云科技来说是一件很平常的事情，这就是日常工作。但对于国产大模型来说，却具有划时代的意义。这不仅是一次技术服务的升级，更是AI普惠化的一大进步。基于Amazon Bedrock，国产大模型也有机会在世界的舞台上，打开一扇门。用户无需繁琐的部署，无需担忧安全、算力瓶颈，就可以通过全托管的方式，轻松调用模型和相关工具，并且融入企业的生产场景。
可以说，是开源的力量让大模型从“竞争”走向“竞合”。从今天开始，Amazon Bedrock将正式上线通义千问Qwen3系列和DeepSeek V3.1两个领先的开放权重模型。此举将进一步丰富Amazon Bedrock的模型生态，为全球客户提供更广泛、更前沿的AI模型选择，助力企业高效构建和部署生成式AI应用。
强化模型阵容：引入Qwen3与DeepSeek V3.1
“我们已有中国客户在海外业务中使用Amazon Bedrock上的DeepSeek模型。此次引入更强大的Qwen3和DeepSeek V3.1，将进一步满足全球市场对高质量、多语言AI模型的需求。” 亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建（Erik）在媒体采访中强调，此次上线的Qwen3与DeepSeek V3.1将面向全球客户，部署在Amazon Bedrock的全球区域（如北美、欧洲、亚太等），而非中国区域。这一策略旨在服务全球开发者与企业，尤其支持中国客户的“出海”战略。
反过来看，引入Qwen3与DeepSeek V3.1，对于亚马逊云科技来说，也是一件互惠互利的事情。Amazon Bedrock自推出以来，始终致力于聚合业界最 先进的基础模型，涵盖开源、开放权重及商业闭源等多种类型。目前，平台已集成来自Meta、Mistral AI、OpenAI、Anthropic等全球顶尖AI公司的数十个模型。此次新增的Qwen3与DeepSeek V3.1，将进一步巩固其在开放权重模型领域的领先地位。
值得一提的是，Qwen3是一个包含多个子模型的系列，此次上线包括：
Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct与 Qwen3-Coder-30B-A3B：专为软件开发场景优化，可辅助代码生成、调试与优化。
Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507与 Qwen3-32B（Dense）：通用推理模型，在性能与效率之间实现良好平衡，适用于多轮对话、复杂任务规划等场景。
所有Qwen3模型均支持高达26.2万个Token的上下文长度，相当于20万汉字，可处理长篇文档、多轮会话等复杂任务。
DeepSeek V3.1是继DeepSeekR1上线后的又一力作，是最新一代大模型，具备“混合推理能力”，提供“思考模式”与“非思考模式”两种运行方式：
思考模式：适用于复杂推理、数学计算、逻辑推导等高难度任务。
非思考模式：适用于快速响应的简单查询，提升效率并降低成本。
该模型拥有685B参数，采用MoE（Mixture of Experts）架构，在保证高性能的同时，显著优化了算力利用率与推理成本，尤其适合智能体（Agent）开发、数据分析与多语言任务。
面向全球客户，服务出海与全球化场景
至于，为什么是开放权重模型？什么是“开放权重模型”？与“开源模型”有何区别？
“市面上多数开源模型，实际上属于开放权重模型（Open-Weight Model）。”亚马逊云科技大中华区产品部技术总监王晓野，解释道：“目前真正完全开源的模型非常少。”
开放权重模型：仅公开模型的参数权重，允许下载和使用，但不提供训练数据、训练代码或完整训练过程。
开源模型：才是严格意义上的开源，应包含全部训练数据、代码、算法细节和实现过程，确保他人可完全复现。
Qwen3和DeepSeek V3.1属于开放权重模型，亚马逊云科技在Amazon Bedrock上对其进行了企业级的安全与合规增强，确保客户可安全用于生产环境。
Amazon Bedrock：不只是模型平台，更是生产级AI应用引擎
需要重点强调的是，Amazon Bedrock并非简单的“模型API聚合平台”，而是一个为企业级生产环境打造的AI应用平台。其核心价值体现在以下三方面：
1. 企业级安全与合规
亚马逊云科技承诺，不保存、不共享客户的输入/输出数据，数据不会用于模型二次训练。
为了确保数据安全，会提供端到端加密、严格的访问控制。同时，支持Guardrails功能，防止有害内容输出与模型“幻觉”。尤其是刚刚上线的自动推理检查（Automated Reasoning）功能，可进一步提升推理准确性。
2. 工程化优化与高性能
模型平台深度集成亚马逊自研芯片（如Trainium、Inferentia），在Token延迟、带宽等方面实现优化，提升性价比；确保托管模型性能与官方一致，无“减配版”，客户可获得最 佳推理效果；可以提供跨区域高可用架构，保障业务连续性，避免因底层故障导致服务中断。
3. 丰富的生产级工具链
通过Prompt Caching，可以缓存重复提示，显著降低Token消耗与成本，尤其适用于智能体开发；通过Knowledge Bases，可以接入私有数据，实现定制化问答与检索增强；通过微调（Fine-tuning）能力，可以支持客户基于自身数据定制模型；借助AgentCore，可以提供智能体开发所需的计算、存储、监控等底层能力。
客户选择模型的三大考量：功能、性能、成本
问题是，面对开放权重模型与商业闭源模型（如Claude、Nova），客户如何选择？陈晓建指出，客户决策主要基于功能、性能、成本三大维度。
从功能上来看，Qwen3-Coder在代码生成上表现突出，DeepSeek V3.1在推理与数学任务中领先，而Claude在多模态处理上具优势。
在性能上，开放权重模型与闭源模型的差距正在缩小，部分场景下已具备竞争力。
至于，成本上，并非“开源一定便宜”。成本取决于模型规模、算力优化、调用方式等。例如，Amazon Nova Lite虽为闭源，但在翻译等场景下性价比极高。
“客户不会只用一个模型。”陈晓建补充说到，“我们看到很多客户在同一产品中混合使用多个模型，例如对付费用户用高性能模型，对免费用户用轻量级模型。”
未来展望：持续扩展模型生态，聚焦生产级能力
亚马逊云科技坚持“没有一款模型能一统天下”的理念，将持续引入业界领先的模型，保持平台的多样性与中立性。
当然，Amazon Bedrock的重点不是做"模型超市"，而是帮助客户将模型真正用到生产中。未来，亚马逊云科技将继续强化平台在安全、高可用、成本优化和工具链上的能力，让客户专注于业务创新，而非底层复杂性。
此次Qwen3与DeepSeek V3.1的上线，标志着Amazon Bedrock在支持中国AI创新成果全球化方面迈出关键一步，也彰显了亚马逊云科技持续为全球客户提供最前沿AI技术的坚定承诺。
