9月19日，亚马逊云科技宣布在Amazon Bedrock上新增通义千问3（Qwen3）和DeepSeek V3.1开放权重模型。这是Amazon Bedrock在短短数月内的又一次扩展，也进一步印证了它的核心定位：不是去推某一款“万能模型”，而是持续为企业提供更多样的选择。
通义千问3（Qwen3）系列此次在Amazon Bedrock上线的型号包括 Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B、Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507 以及 Qwen3-32B（Dense）。其中，Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct和Qwen3-Coder-30B-A3B专注于编程场景，能够在多语言环境下生成和理解代码，并支持结合外部工具开展复杂的软件开发任务；Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507采用混合专家架构，在数学、逻辑推理以及代码生成方面实现性能与效率的兼顾；Qwen3-32B则以稠密结构为特征，提供稳定、可预测的输出，尤其适合算力资源有限的应用需求。值得注意的是，Qwen3的Coder分支与235B模型均支持26.2万token的长上下文输入，相当于两部长篇小说的文本容量，为跨文档检索、多步骤推理和复杂业务对话提供了坚实的上下文基础。
DeepSeek V3.1则以6850亿参数规模和混合专家架构为核心，在“快速响应模式”和“思考模式”之间灵活切换，既能高效处理简单问题，又能在复杂任务中逐步推理，具备透明的逻辑链条。这种能力使其在数学分析、数据建模以及基于Agent的应用开发中展现出突出的适配性。
这些差异化的特性，正好说明了一个事实：没有单一模型能满足所有需求。有的企业看重高透明度和低成本，会偏向开放权重模型；有的企业更依赖闭源模型的多模态能力和成熟度；还有更多企业会把不同模型组合起来，在不同客户群体和不同业务模块中各取所长。
Amazon Bedrock的意义，就在于为这种组合提供了统一接口和一致体验。无论是通义千问3、DeepSeek V3.1，还是Amazon Nova、Anthropic Claude、OpenAI模型，企业都可以在同一个平台中调用，并叠加Amazon Bedrock的工程化能力——包括Guardrails带来的内容合规控制，Prompt Caching带来的交互稳定性与成本优化，以及Fine-tuning和Knowledge Bases让模型回答更懂业务的定制化手段。
这一次新增的两大系列五款模型，不仅扩展了Amazon Bedrock的产品库，更把“选择自由”的逻辑具象化：企业既可以在强中文语境中使用千问3的长文本推理能力，也能借助DeepSeek V3.1在Agent开发中获得高效推理体验；同时，它们与已有的商业闭源模型和其他开放权重模型并行存在，形成一个“矩阵式”的选项池。
在生成式AI竞争逐渐白热化的今天，争论哪一个模型“最强”已不再现实。对企业而言，真正重要的，是在一个安全、合规、工程化的平台上，根据不同的任务场景快速选用最合适的模型。亚马逊云科技通过Amazon Bedrock所强调的，正是这种多样化选择的价值。
从这个意义上说，通义千问3与DeepSeek V3.1的上线，并不是单纯的产品更新，而是亚马逊云科技战略逻辑的延伸。Amazon Bedrock要做的，不是定义下一个“最强模型”，而是让“没有万能解”成为一种可被企业安心依赖的常态。
