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本周数据平台近期行业报告发布政策动向:昨日行业报告发布重要成果,滑与紧：在舒适与安全之间寻找平衡

在我们的日常生活中，无论是驾驶汽车、使用工具，还是进行体育活动，都会遇到“滑”与“紧”这两个概念。那么，滑和紧哪个更重要呢？这个问题看似简单，实则涉及到安全、舒适、效率等多个方面，值得我们深入探讨。 首先，我们来了解一下“滑”与“紧”的含义。在物理学中，“滑”指的是物体在接触面上滑动时的摩擦力较小，而“紧”则是指物体之间的接触面紧密，摩擦力较大。在现实生活中，这两个概念的应用非常广泛。 在驾驶汽车时，刹车系统的“紧”至关重要。如果刹车系统过于“滑”，那么在紧急情况下，车辆可能无法及时停下，从而导致严重的交通事故。因此，刹车系统的紧密度直接关系到驾驶安全。然而，如果刹车系统过于“紧”，也会带来一些不便。例如，在湿滑的道路上，刹车系统过于紧可能会使车辆打滑，影响驾驶稳定性。 而在使用工具时，我们同样需要权衡“滑”与“紧”。例如，螺丝刀的刀头需要适中“紧”度，以便能够顺利旋入螺丝，同时不会损坏螺丝。如果刀头过于“滑”，则无法有效旋入螺丝；如果过于“紧”，则可能损坏螺丝或螺丝刀。 在体育活动中，滑与紧的平衡同样重要。以篮球为例，运动员在运球时，需要掌握好球与手之间的“紧”度。如果球过于“紧”，运动员在运球过程中容易失误；如果球过于“滑”，则容易失去对球的控制。因此，运动员需要在紧张的比赛过程中，不断调整手与球之间的“紧”度，以保持良好的运球状态。 那么，滑与紧哪个更重要呢？实际上，二者并非绝对重要，而是需要根据具体情境来权衡。以下是一些关于滑与紧的权衡建议： 1. 安全第一：在任何情况下，安全都是最重要的。在涉及生命安全的领域，如驾驶、高空作业等，应优先考虑“紧”度，确保安全。 2. 舒适与效率并重：在日常生活中，我们既要追求舒适，又要提高效率。在这种情况下，应根据具体需求调整“滑”与“紧”的平衡。例如，在运动时，应适当调整运动装备的紧密度，以获得更好的运动体验。 3. 适应环境：在不同的环境中，滑与紧的平衡也会有所不同。例如，在湿滑的道路上，应适当增加刹车系统的紧密度，以防车辆打滑。 总之，滑与紧哪个更重要，并没有一个固定的答案。在实际生活中，我们需要根据具体情况，权衡利弊，找到最适合自己的平衡点。只有这样，我们才能在舒适与安全之间找到最佳的结合点，过上更加美好的生活。

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。