Qwen 4.5与Qwen 5路线图曝光：参数规模持续膨胀，27B尺寸能否保留成悬念

参数膨胀已成定局：Qwen 4.5与Qwen 5的“不归路”

Reddit社区近日一则题为“Good news bad news…”的帖子引发了广泛讨论。帖子援引一张官方公告的截图指出，通义千问^广告团队明确表示，未来将继续向更大规模推进，涉及Qwen 4.5和Qwen 5。截图中的信息显示，在公布Qwen 4系列尺寸的同时，官方给出了后续版本的发布预期，并带有几分调侃地写道：参数会一直增长，直到士气提升为止。

这则消息的“好”在于，Qwen系列仍在持续迭代，模型能力有望随规模提升而进一步增强；“坏”则在于，对于资源有限的开发者和个人用户而言，可用的中小尺寸模型可能越来越少。帖子作者坦言，Anthropic旗下的Fable等模型据称已达到4T以上参数规模，因此Qwen的扩张并不令人意外。但他仍然希望Qwen能至少保留27B这一档尺寸，或者提供一些合理的中等规模MoE（混合专家）模型。

为什么大模型都在“卷”参数？

从行业趋势看，参数规模的膨胀并非Qwen独有。帖子中提到的Anthropic模型据称达到4T+，虽然这一数字尚未得到官方确认，但头部厂商纷纷推进万亿级乃至更大规模模型已是公开的秘密。背后的逻辑并不复杂：更大的参数量通常意味着更强的知识容量和推理潜力，在基准测试和复杂任务中更容易取得优势。

然而，这条路径的代价同样明显。训练成本、推理成本、能耗以及部署门槛都会随参数规模上升。对于云厂商和资金充裕的AI实验室而言，这是可以承受的投入；但对于依赖本地部署或有限算力的开发者来说，超大模型的可及性很低。正因如此，帖子作者对27B尺寸的去留格外关注——这一档位在性能与资源消耗之间取得了较好的平衡，是许多实际应用场景的“甜点”尺寸。

MoE（混合专家）架构是理解当前模型规模讨论的关键背景。传统密集模型在每次推理时都会激活全部参数，而MoE模型将参数划分为多个“专家”子网络，并通过门控机制在每次前向计算中只激活其中少数几个专家。这意味着模型的总参数量可以非常大，但单次推理的实际计算量（即激活参数量）却相对可控。例如，一个总参数达到数百B的MoE模型，单次推理可能只激活20B-30B的参数，从而在保持较高能力的同时显著降低推理成本。这正是社区呼吁“合理的中等规模MoE”的原因：它能在有限算力下提供接近大模型的表现，是资源受限场景的重要折中方案。

27B与中等MoE：社区真正在意的是什么

帖子中反复出现的两个关键词是“27b size”和“reasonable mid tier MoEs”。这反映出社区用户的核心诉求：他们并不反对模型变大，但希望产品线保持梯度，让不同资源条件的用户都有选择。

27B级别的密集模型在单卡或少量GPU上即可运行，适合中小团队进行微调和部署。而中等规模的MoE模型则通过稀疏激活在推理时只调用部分参数，能在控制计算量的同时保留较大的总参数量，被许多人视为兼顾性能与效率的方案。如果Qwen 4.5和Qwen 5只向超大参数方向演进，而砍掉这些中间档位，社区用户的迁移成本会显著上升。

27B级别的密集模型之所以成为社区关注的“甜点尺寸”，与其硬件适配性密切相关。以FP16精度计算，27B模型约需54GB显存，经过4-bit量化后可压缩至约14-16GB，恰好能在单张24GB消费级显卡（如RTX 3090/4090）或少量专业卡上运行。这一尺寸在微调、本地推理和中小规模部署中具有较高的性价比，既不像7B模型那样能力受限，也不像70B以上模型那样需要多卡并行。对于开源权重模型而言，保留这一档位意味着维持了一个活跃的开发者生态，使研究和应用创新不必完全依赖云端API。

规模竞赛下的隐忧与期待

从公告截图的表述来看，官方对参数增长的态度带着一丝自嘲意味，但方向是明确的。对于Qwen这样的开源权重模型系列而言，大规模版本和中小规模版本其实可以并行存在——前者用于冲击能力上限，后者用于维持生态活跃度。

帖子的讨论也折射出开源模型社区的一种普遍心态：既期待更强模型带来的能力跃升，又担心自己常用的尺寸被边缘化。Qwen 4.5和Qwen 5最终会推出哪些尺寸、27B档位是否保留、中等MoE是否会成为新的主力，目前仍是未知数。但可以确定的是，参数规模的竞赛不会很快停下，而如何在“更大”与“可用”之间取得平衡，将是Qwen团队需要认真回答的问题。