本月研究机构披露行业变化,“口才与沉默：愿意用嘴的人多还是不愿意？”

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在人际交往的舞台上，沟通是必不可少的技能。有人善于言辞，愿意用嘴表达自己的想法和情感；而有人则选择沉默，不愿多言。那么，在这个多元化的社会中，愿意用嘴的人多还是不愿意的人多呢？ 首先，从社会发展的角度来看，愿意用嘴的人似乎占据了更大的比例。随着科技的进步，信息传播的速度越来越快，人们需要更多的机会来表达自己的观点。在这个背景下，愿意用嘴的人更容易脱颖而出，成为社会的焦点。例如，在社交媒体上，那些善于表达、敢于发声的人往往能够获得更多的关注和认可。 然而，不愿意用嘴的人也不在少数。他们可能因为性格内向、不善于言辞，或者害怕在众人面前表现自己。此外，还有一些人因为担心言多必失，或者害怕被误解，而选择沉默。在现实生活中，我们可以看到很多这样的例子，他们在关键时刻选择保持沉默，宁愿忍受误解，也不愿冒险表达自己的观点。 那么，愿意用嘴的人多还是不愿意的人多呢？这个问题并没有一个明确的答案，因为它受到多种因素的影响。以下是一些可能影响这个比例的因素： 1. 社会环境：在一个鼓励表达、重视口才的社会环境中，愿意用嘴的人会更多。相反，在一个压抑、保守的社会环境中，不愿意用嘴的人会更多。 2. 教育背景：良好的教育背景可以培养一个人的口才和表达能力。在一个重视教育的社会中，愿意用嘴的人会更多。 3. 个人性格：性格内向的人往往不愿意用嘴，而性格外向的人则更愿意表达自己。 4. 社交场合：在需要表达自己的场合，愿意用嘴的人会更多。而在一些不需要表达的场合，不愿意用嘴的人会更多。 总之，愿意用嘴的人和不愿意用嘴的人在社会中各占一定比例。我们不能简单地以数量来判断谁更优秀。事实上，每个人都有自己的优点和不足，关键在于如何发挥自己的优势，克服自己的不足。 对于愿意用嘴的人来说，他们应该继续保持这种积极的态度，不断提升自己的表达能力。而对于不愿意用嘴的人来说，他们可以尝试在适当的场合和环境中，勇敢地表达自己的观点，逐渐克服自己的沉默。 在这个充满变化和挑战的时代，无论是愿意用嘴的人还是不愿意用嘴的人，都需要学会如何更好地沟通，以便在人际交往中取得更好的效果。只有这样，我们才能在这个多元化的社会中，找到属于自己的位置，实现自己的价值。

9 月 24 日，2025 云栖大会开幕，阿里通义旗舰模型 Qwen3-Max 重磅亮相，性能超过 GPT5、Claude Opus 4 等，跻身全球前三。Qwen3-Max 包括指令（Instruct）和推理（Thinking）两大版本，其预览版已在 Chatbot Arena 排行榜上位列第三，正式版性可望再度实现突破。Qwen3-Max 为通义千问家族中最大、最强的基础模型。该模型预训练数据量达 36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的 Coding 编程能力和 Agent 工具调用能力。在大模型用 Coding 解决真实世界问题的 SWE-Bench Verified 测试中，Instruct 版本斩获 69.6 分，位列全球第一梯队；在聚焦 Agent 工具调用能力的 Tau2-Bench 测试中，Qwen3-Max 取得突破性的 74.8 分，超过 Claude Opus4 和 DeepSeek-V3.1。【图说】：Qwen3-Max-Instrurct 测评分数Qwen3-Max 的推理增强版本 Qwen3-Max-Thinking-Heavy 也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的 AIME 25 和 HMMT 测试中，均达到突破性的满分 100 分，为国内首次。Qwen3-Max 推理模型之所以能够取得优异成绩，原因在于大模型在解数学题时懂得调动工具，能够写代码做题，同时，增加测试时的计算资源，也让模型表现变得更好。【图说】：Qwen3-Max-Thinking-Heavy 测评分数大模型预训练原理 Scaling Law（规模化法则）认为，持续地增长数据和参数规模，是通向 AGI 的可能路径之一。由于自然数据的数量有限，当前有部分学者认为预训练的 Scaling Law 即将逼近上限，而 Qwen3-Max 的性能突破显示，继续增大数据、模型参数，依然能锻造出更强的模型，给予了大家更多的信心。目前，通义千问系列模型已经实现从 0.5B 到超万亿的全尺寸覆盖，包含三百多个大模型，可满足不同场景的需求。即日起，用户可在通义千问 QwenChat 上免费体验 Qwen3-Max，也可通过阿里云百炼平台调用 API 服务。