亚马逊云科技引领AI模型多样化选择

在 AI 领域，亚马逊云科技赋予了用户选择权，让他们在模型选择上拥有更多自由。

「云计算一哥」亚马逊云科技又接纳了新模型。

在 8 月，亚马逊云科技宣布其两大 AI 平台 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 开始支持 OpenAI 的新开源模型。紧接着，又有消息传出，Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 这两款国产大模型也被纳入 Amazon Bedrock。

这一系列快速的更新动作，展现了亚马逊云科技在全球 AI 竞赛中的敏锐洞察力和执行力。无论是国际顶尖的开放模型，还是国产开源模型，亚马逊云科技都第一时间将其纳入其生态版图，为开发者与企业用户提供了前所未有的多样化选择。

这正是亚马逊云科技长期坚持的「Choice Matters（选择大于一切）」战略的最佳体现：没有一个大模型可以解决所有问题，唯有通过多模型的互补与协同，才能让 AI 真正适应现实世界的复杂需求。

此外，用户关心的模型安全问题也得到了保障：客户对他们自己的数据拥有完全的控制权，亚马逊云科技不会将模型的输入和输出数据与模型提供商共享，也不会用于改进基础模型。

两大顶尖国产模型登陆 Amazon Bedrock

随着 Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 两大国产 AI 模型的正式发布，Amazon Bedrock 进一步扩展了其平台上管理完善、行业领先的模型阵容。

这两款模型的加入，不仅丰富了现有的开放权重模型选择，为全球客户提供更多创新的可能和灵活的应用场景，也进一步加强了亚马逊云科技在生成式 AI 领域的竞争力和影响力。

Qwen3 模型首次上线 Amazon Bedrock

作为国产 AI 模型的代表，Qwen3 模型首次亮相 Amazon Bedrock，成为该平台第 14 个模型提供商。此举不仅标志着中国 AI 开源生态与国际云计算的深度融合，也进一步推动了全球 AI 技术的合作与发展。

Qwen3 模型是阿里巴巴开源的新一代通义千问模型，在推理、指令遵循、多语言支持和工具调用等方面均大幅提升，创下了国产和全球开源模型的新性能纪录。与同类模型相比，Qwen3 模型的部署成本大幅下降，仅需 4 张 H20 便能实现其满血版部署，显存占用也只有性能相近模型的三分之一，极大地降低了硬件需求。

此次上线的 Qwen3 模型包括四个版本：Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 和 Qwen3-32B-Dense，并分别针对不同应用场景进行优化。

• Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct专为复杂的软件工程任务设计，擅长高级代码生成、代码库分析和集成外部工具；
• Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct特别优化了代码补全、重构及编程相关问题解答，适用于多种编程语言；
• Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507则提供了强大的通用推理和指令跟随能力，适用于需要平衡性能与效率的任务；
• Qwen3-32B-Dense适用于要求稳定性能、低延迟和成本优化的场景，如移动设备和边缘计算。

DeepSeek-V3.1 上线 Amazon Bedrock

除了 Qwen3，DeepSeek 也是国产开源模型的佼佼者。凭借高效的推理性能、极具竞争力的性价比以及活跃的社区生态，DeepSeek 已经成为企业在大规模应用 AI 时的重要选择。

亚马逊云科技也是首家提供全托管式 DeepSeek 模型的海外云厂商。

DeepSeek-V3.1 是一个混合推理模型，同时支持思考模式与非思考模式。

与此同时，DeepSeek-V3.1 在代码生成、Agentic AI 工具调用等方面展现出强劲的性能。在模型上线 Amazon Bedrock 后，用户可借助其强大的代码生成、补全、调试能力，显著提升开发效率。此外，其优秀的工具调用能力，使开发者能够构建更智能、更自主的 AI Agent ，处理更复杂任务。

大模型选型实战：性能稳定高速

我们测试了最新上线的 Qwen3 和 DeepSeek 模型。

亚马逊云科技：我们也很看重开放权重模型

亚马逊云科技将国产开源阵列中的佼佼者 Qwen3 以及 DeepSeek-V3.1 纳入 Amazon Bedrock 平台，彰显了其对开源生态的重视与支持。

Choice Matters，没有一个模型可以一统天下，选择更重要

“Choice Matters”并非空洞的口号，而是根植于亚马逊云科技对技术演进和客户需求的深刻洞察。AI 应用场景复杂多样，没有任何一个 AI 模型能够成为所有问题和场景的「万能钥匙」，企业客户受性能、成本、具体任务等多重因素影响。因此，将客户锁定在单一技术路径无异于限制其创新潜力。