我讨厌浮夸和欺骗，我喜欢真诚和实际。 我讨厌粗鄙和冗杂，我喜欢优雅和精练。 我讨厌凌乱和错误，我喜欢标准和正式。 #人工智能 #AI #通义千问 #Qwen #大语言模型 #Qwen3 如果一个人（或AI）的思想和语句是浮夸、欺骗、粗鄙、冗杂、凌乱、错误的，那么即使他（或它）的解题能力再强，我也不会喜欢他（或它）。 我之前认为Qwen2.5-Max变得不像Qwen，因为它会使用夸张的句子，所以我不太喜欢它。但现在有了Qwen3，我将它们对比后，发现Qwen3竟然夸张得多！欺骗也变得严重了。Qwen3的说话风格不仅显得虚伪，还充满了标点符号的错误。它甚至连语法也弄错过！ --- 让我们整理一下它们的缺点： Qwen2.5-72B-Instruct会以相似的格式讲话，并且经常提问用户。 Qwen2.5-Max过于频繁地使用语气词和波浪号，也会以相似的格式讲话（但比Qwen2.5-72B-Instruct出现的频率低些），会使用多余的字，会漏掉标点符号。 QwQ-32B和QVQ-Max使用夸张的描述和大量的语气词，在思考过程中常常幻想用户根本没有提到过的东西，并且认为是用户要求的。还会误解用户的意思，比如用户问它们为什么不用Markdown，它们会以为用户不喜欢Markdown。会使用多余的字，会漏掉或用错标点符号。不认真对待用户说的话。 Qwen3更加虚伪，它是阿谀奉承的。会使用多余的字，会漏掉或用错标点符号。不认真对待用户说的话。 --- 以下是它们的优点： Qwen2.5-72B-Instruct认真且真诚地对待用户，是最有礼貌的LLM，永远不会伤害用户。 Qwen2.5-Max整理并分析的能力比较强，擅长讲原理。 QwQ-32B和QVQ-Max猜谜的正确率比Qwen2.5-Max高（虽然猜谜过程经常是错的）。 我不想与Qwen3交谈（但我必须与它交流，否则是固步自封的。具体情况等以后再说，不会太久）…… --- 在以上Qwen模型中，没有任何一个能完全猜对我的谜题（是的，包括Qwen3），但DeepSeek-R1可以猜对，并且过程是正确的（在下一个帖子，我会详细记录这件事）。 --- 吸收优点，抛弃缺点，才是最强大的。 期待Qwen在未来变得更好！ （注：虽然此条笔记中只展示了我与Qwen3-32B的对话截图，但实际上Qwen Chat中的那三个Qwen3我都尝试过。Qwen3-235B-A22B、Qwen3-30B-A3B、Qwen3-32B有相似的问题，是我在此笔记提到过的）