Qwen3发布！从代码到对话，多模态大模型的全面进化 原创

嘿，小伙伴们！今天给大家带来一个超级重磅的消息——Qwen3语言模型正式发布啦！这可不是普通的更新，而是语言模型领域的一次巨大飞跃。如果你对自然语言处理、多模态交互，甚至是多语言对话感兴趣，那你绝对不能错过这篇文章！

一、Qwen3是什么？

Qwen3是Qwen系列语言模型的最新版本，它在自然语言处理和多模态能力上都达到了一个新的高度。简单来说，Qwen3就像是一个超级智能的“大脑”，能够理解和生成各种复杂的语言内容，还能和外部工具互动，完成各种复杂的任务。无论是写代码、做数学题，还是进行多轮对话，它都能轻松搞定。

二、Qwen3到底有多厉害？

（一）强大的多语言支持

Qwen3支持119种语言和方言！这可不是吹牛，它真的能让你和世界各地的人无障碍交流。无论是英语、法语、德语，还是中文、阿拉伯语、日语，甚至是比较小众的语言，比如冰岛语、威尔士语，它都能轻松应对。想象一下，你在和一个外国朋友聊天，突然遇到一个语言难题，Qwen3就能立刻帮你解决，是不是很酷？

（二）独特的双模式思考

Qwen3最厉害的地方之一就是它的“双模式思考”。它有两种模式：一种是“思考模式”，另一种是“非思考模式”。在“思考模式”下，Qwen3会像一个严谨的科学家一样，一步一步地推理，适合解决复杂的数学题、编程问题或者需要深度逻辑分析的任务。而在“非思考模式”下，它就像一个聊天高手，能够快速、流畅地回应你的问题，适合日常对话或者简单的任务。

这种双模式的设计非常灵活，你可以根据自己的需求选择合适的模式。比如，你在写一个复杂的程序，就可以切换到“思考模式”，让Qwen3帮你分析代码；当你想和它闲聊时，就可以切换到“非思考模式”，享受轻松的对话。

（三）卓越的推理能力

Qwen3在推理能力上有了巨大的提升。无论是数学推理、代码生成，还是常识逻辑推理，它都比之前的版本表现得更好。比如，在解决数学难题时，Qwen3能够清晰地展示解题步骤，就像一个优秀的数学老师一样。在编程方面，它能够生成高质量的代码片段，帮助开发者快速解决问题。

（四）出色的人类偏好对齐

Qwen3在对话体验上也做到了极致。它能够进行创意写作、角色扮演，还能进行多轮对话，让你感觉就像在和一个真人交流一样。无论是讲故事、写小说，还是进行复杂的对话，Qwen3都能给你一个自然、有趣且沉浸式的体验。

（五）先进的代理能力

Qwen3还能和外部工具进行精准互动。无论是调用搜索引擎、访问数据库，还是操作其他软件，它都能轻松完成复杂的任务。这种能力让它在处理复杂的代理驱动任务时表现出色，甚至在开源模型中达到了顶尖水平。

三、Qwen3的模型架构

Qwen3提供了多种模型版本，满足不同用户的需求。比如，Qwen3-235B-A22B是一个超大型模型，拥有2350亿个参数，其中220亿个是激活参数。而Qwen3-30B-A3B是一个较小的混合专家（MoE）模型，只有300亿个参数，但性能却非常出色，甚至超过了拥有320亿参数的QwQ模型。

此外，Qwen3还提供了六种密集模型，包括Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B和Qwen3-0.6B。这些模型都采用了Apache 2.0许可证，完全开源，你可以根据自己的需求选择合适的模型。

四、如何使用Qwen3？

Qwen3的使用非常方便。你可以通过Qwen Chat Web（chat.qwen.ai）或者Qwen移动应用直接体验它的强大功能。如果你是开发者，还可以通过Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台获取预训练模型。对于部署，推荐使用SGLang和vLLM等框架，而本地使用则可以借助Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp和KTransformers等工具。

这些工具和平台的结合，让Qwen3能够轻松集成到你的工作流程中，无论是研究、开发还是生产环境，都能轻松应对。

五、Qwen3的训练过程

Qwen3的训练过程非常复杂，但也非常高效。它的预训练数据集比Qwen2.5扩大了一倍，达到了36万亿个标记，涵盖了119种语言和方言。为了构建这个大规模的数据集，开发团队不仅从网络上获取数据，还从PDF文档中提取文本，并通过Qwen2.5-VL和Qwen2.5来提升数据质量。

预训练过程分为三个阶段：

1. 第一阶段：模型在超过30万亿个标记上进行预训练，建立了强大的语言基础和通用知识。
2. 第二阶段：数据集中增加了更多知识密集型内容，如STEM主题、编程挑战和推理任务，模型继续在额外的5万亿个标记上进行预训练。
3. 最终阶段：使用高质量的长上下文数据，将模型的上下文窗口扩展到32K标记，使其能够处理更长的输入。

此外，Qwen3还采用了混合模型训练管道，通过四个阶段的训练，让模型能够同时支持逐步推理和快速响应生成：

1. 长链推理冷启动：在多种长链推理数据集上进行微调，建立模型的基础推理能力。
2. 基于推理的强化学习：通过扩大计算资源和应用基于规则的奖励机制，提升模型的探索和利用能力。
3. 思考模式融合：将快速响应能力整合到推理模型中，实现深度推理和快速响应模式之间的无缝切换。
4. 通用强化学习：在20多个通用领域任务上应用强化学习，进一步提升模型的整体能力，减少不良行为。

六、Qwen3的未来

Qwen3的发布不仅仅是技术的进步，更是对未来的探索。它为研究人员、开发者和组织提供了强大的工具，能够帮助他们创造出更多创新的解决方案。无论是自然语言处理、多模态交互，还是多语言对话，Qwen3都展现出了巨大的潜力。

我们相信，随着Qwen3的不断优化和改进，它将在更多领域发挥重要作用。无论是教育、医疗、金融，还是娱乐，Qwen3都能为人们的生活和工作带来更多的便利和乐趣。

七、总结

Qwen3是一个划时代的产品，它在自然语言处理和多模态能力上都取得了巨大的突破。它的多语言支持、双模式思考、卓越的推理能力、出色的人类偏好对齐和先进的代理能力，都让它成为了语言模型领域的佼佼者。

如果你对Qwen3感兴趣，不妨亲自去体验一下。通过Qwen Chat Web或者Qwen移动应用，你可以直接感受它的强大功能。如果你是开发者，也可以通过开源平台获取模型，将其集成到你的项目中。

未来已来，Qwen3已经为我们打开了通往智能对话新时代的大门。让我们一起期待它带来的更多惊喜吧！

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯