Qwen3.app

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训练模型
更新日期:2025年5月1日

阿里巴巴达摩院推出的新一代开源大语言模型,采用混合思维与MoE架构,支持119种语言、128K上下文长度,具备强大推理与高效部署能力,广泛适用于编程、多语言内容处理、推理任务和...

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点评:Qwen3 不只是另一个大语言模型,而是一个「具备结构感知力和思维灵活性的新范式」。它不仅能处理代码、翻译、数学等任务,还允许开发者通过思维控制机制更精准地引导模型行为。MoE架构的引入让它同时具备强能力和部署效率,是开源大模型路线图中的强力选手之一。

Qwen3.app 产品介绍

智谱清言-清影

🧠 Qwen3 是什么?

Qwen3 是由阿里巴巴达摩院推出的全新一代 大语言模型家族,以「混合思维(Hybrid Thinking)+ MoE专家模型架构」为核心,强调在处理复杂推理和高效响应之间智能切换。它支持 119种语言,上下文长度最长可达 128K tokens,能够处理大型文档、编程任务、多语言翻译等高复杂度场景。

该模型采用了 Mixture-of-Experts(MoE)架构,如旗舰型号 Qwen3-235B-A22B,总参数为 235B,但仅激活其中 22B 计算节点,极大降低了推理成本,是当前AI领域「效率与能力并重」的代表性作品。

📌 Qwen3 应用场景

  • 智能对话与助理:构建具备深入推理能力的聊天机器人、企业助理和客服系统。
  • 代码生成与调试:支持 LiveCodeBench 高性能编码,适合开发者构建智能编程工具。
  • 多语言内容创作与翻译:适用于跨语种沟通、新闻翻译、市场本地化内容生成。
  • 科研与数据分析:处理复杂文献、执行链式推理任务,适合高校和科研机构。
  • 创意内容创作:小说、脚本、广告文案的灵感生成与草稿输出。
  • 大文档处理:利用 128K 长上下文处理合同、论文、技术文档等长文本内容。

🛠️ Qwen3 主要功能

  • MoE 架构:混合专家机制

    • 只激活与任务相关的参数,节省GPU资源
    • 例:Qwen3-235B-A22B(总235B,仅激活22B)
  • 混合思维模式(Hybrid Thinking)

    • /think 模式:启用深度推理(如逻辑分析、数学问题)
    • /no_think 模式:快速响应(如闲聊、轻内容)
  • 多语言支持

    • 覆盖 119 种语言与方言,适应全球应用需求
  • 128K 超长上下文

    • 可一次处理整本文档或代码库,适合长文本理解
  • 广泛适配与部署

    • 支持:SGLang、vLLM、Ollama、LMStudio、llama.cpp 等本地和服务器框架
    • HuggingFace / ModelScope / Kaggle 均可下载,Apache 2.0 开源协议
  • 强大模型家族

    • 轻量级:0.6B / 1.7B / 4B
    • 中端:8B / 14B / 30B-A3B
    • 高端密集:32B
    • 高端专家:235B-A22B

👥 Qwen3 的目标用户

  • AI研发者 & 开发者:适用于需要灵活部署和多语言支持的应用场景。
  • 大模型集成企业:可快速构建私有部署的AI助手与知识问答系统。
  • 教育科研机构:用于数学推理、逻辑训练、多语言文本处理。
  • 创业公司 / 初创AI产品开发者:利用轻量模型构建本地离线产品。
  • 内容创作者:适合处理多语种、长文本、结构化创作的工作流。

🧭 如何使用 Qwen3?

  1. 访问:https://qwen3.app
  2. 选择模型(如 Qwen3-235B-A22B 或 Qwen3-30B-A3B)
  3. 使用 /thinkenable_thinking=True 启用深度推理模式
  4. 开始交互:支持自然语言提问、代码生成、多语言对话
  5. 可接入 API 接口或本地运行模型(推荐vLLM、Ollama等)

💰 Qwen3 免费试用与授权模式

  • 所有模型在 Apache 2.0 协议下开源,可商用、可修改、可分发
  • 无需付费即可使用全部模型,适合企业私有化部署或二次开发
  • 可在 HuggingFace、ModelScope、Kaggle 平台获取模型权重与示例代码

🧪 Qwen3 效果评测

根据官方基准测试与开源评测,Qwen3 表现如下:

  • AIME / GPQA / Arena-Hard:在语言理解与逻辑推理方面超越 DeepSeek、Gemini-2.5-Pro 等竞品
  • LiveCodeBench:代码生成能力排名前列
  • 128K 上下文处理:在实际文档解析中表现远胜传统GPT-3.5系列
  • 多轮任务处理与 Agentic AI 协作能力增强

🔁 Qwen3 替代工具推荐

工具名称 简介
LLaMA 3(Meta) 高性能、开源大模型家族,适合在高性能硬件上部署
DeepSeek-VL & R1 强调跨模态与工具调用能力,适合视觉与编程任务
Yi-34B(零一万物) 中文优势强,性能均衡,适合中文语境下的AI应用
Mistral 7B / Mixtral 12x7B 高效率MoE模型,与Qwen3类似但更轻量
Gemini 1.5 Pro(Google) 商用闭源模型,长上下文与多模态能力强

常见问题解答(FAQ)

Q1:Qwen3 与其他模型有何不同?
它结合了「混合思维 + MoE架构」,能自动选择适合任务的参数,既保留推理能力,又降低推理成本。

Q2:是否支持本地部署?
完全支持。推荐工具包括 vLLM、Ollama、LMStudio、llama.cpp 等。

Q3:能处理中文吗?
当然支持。Qwen3支持包括简体中文、繁体中文在内的119种语言。

Q4:如何切换思维模式?
可用 /think 启用深度模式,或设置 enable_thinking=True 控制推理预算。

Q5:授权限制?
Apache 2.0 协议,无任何商业限制,自由用于企业级场景。

🧭 AI工具网点评:

Qwen3 不只是另一个大语言模型,而是一个「具备结构感知力和思维灵活性的新范式」。它不仅能处理代码、翻译、数学等任务,还允许开发者通过思维控制机制更精准地引导模型行为。MoE架构的引入让它同时具备强能力和部署效率,是开源大模型路线图中的强力选手之一。

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