阿里巴巴于近日正式推出了其通義千問(wèn)系列的最新成員——Qwen3模型，這一創(chuàng)新成果在凌晨時(shí)分悄然亮相，引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。據(jù)悉，Qwen3的參數(shù)量?jī)H為DeepSeek-R1的三分之一，這一顯著的成本降低無(wú)疑為其廣泛應(yīng)用鋪平了道路。

Qwen3被定位為“混合推理模型”，這一獨(dú)特定位意味著它融合了“快思考”與“慢思考”的雙重能力。對(duì)于簡(jiǎn)單直接的查詢，Qwen3能夠迅速響應(yīng)，以低算力提供即時(shí)答案；而面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題，它則能進(jìn)行多步驟的深入推理，有效節(jié)省了算力資源。

作為Qwen系列的新一代代表，Qwen3在多個(gè)權(quán)威評(píng)測(cè)中展現(xiàn)出了卓越的性能。無(wú)論是GPQA、AIME24/25還是LiveCodeBench，Qwen3都取得了極具競(jìng)爭(zhēng)力的成績(jī)，充分證明了其強(qiáng)大的推理能力。

尤為在相同的計(jì)算資源條件下，Qwen3憑借其較小的規(guī)模成功超越了上一代更大體量的模型，真正實(shí)現(xiàn)了“小而強(qiáng)大”的目標(biāo)。這一成就不僅彰顯了阿里巴巴在人工智能領(lǐng)域的深厚積累，也為未來(lái)模型的小型化、高效化提供了有益的參考。

Qwen3的總參數(shù)量達(dá)到了235B，這一數(shù)字刷新了開(kāi)源模型的智能水平新高。阿里巴巴方面表示，僅需4張H20顯卡即可部署Qwen3的滿血版，而且其顯存占用僅為性能相近模型的三分之一。這一優(yōu)勢(shì)無(wú)疑將大大降低模型的部署門檻，推動(dòng)其在更多場(chǎng)景下的應(yīng)用。

為了滿足不同用戶的需求，Qwen3模型版本涵蓋了多款不同規(guī)模的模型。其中包括2款30B和235B的MoE模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款密集模型。這些多樣化的選擇將使得Qwen3能夠更靈活地適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)景，滿足不同用戶的實(shí)際需求。