阿里通义qwen推出了专为全球实时ai安全打造的开源qwen3guard审核模型系列，支持多达119种语言，并提供三种参数规模以满足多样化部署需求。
作为Qwen家族中首款专注于安全防护的护栏模型，Qwen3Guard基于强大的Qwen3基础架构构建，并针对安全分类任务进行了深度微调，致力于在各类人工智能交互场景中提供精准、可靠的安全保障。无论是用户输入内容，还是模型生成的回复，Qwen3Guard均可高效识别潜在风险，并输出细粒度的风险等级与类别标签，助力实现更安全、更负责任的AI应用。
该模型在多个主流安全评测基准上表现优异，持续保持行业领先水平，全面覆盖英语、中文及多语种环境下的提示词与生成内容安全检测。
Qwen3Guard推出两个专业化版本，适配不同使用场景：
- Qwen3Guard-Gen（生成式版）：可对完整的用户输入和模型输出进行端到端的安全分类，适用于离线数据集的安全标注与过滤，也可作为强化学习过程中基于安全性的奖励信号来源，是构建高质量、安全合规训练数据的理想选择。
- Qwen3Guard-Stream（流式检测版）：突破传统护栏模型限制，首次实现生成过程中的实时流式安全检测，能够在文本逐步生成的同时完成风险识别，大幅提升在线服务的安全响应速度与系统部署灵活性。
为适应多样化的硬件环境与算力条件，两种版本均提供0.6B、4B、8B三种参数量级，兼顾推理性能与资源效率，支持从边缘设备到大规模云端系统的全场景部署。
目前，Qwen3Guard系列模型已正式开源，上线Hugging Face与ModelScope平台，面向全球开发者开放下载与使用。
