开源大模型正在进入中国时间。
Kimi K2风头正盛,然而不到一周,Qwen3就迎来最新升级,235B总参数量仅占Kimi K2 1T规模的四分之一。
基准测试性能上却超越了Kimi K2。
Qwen官方还宣布不再使用混合思维模式,而是分别训练Instruct和Thinking模型。
所以,此次发布的新模型仅支持非思考模式,现在网页版已经可以上线使用了,但通义APP还未见更新。
Qwen官方还透露:这次只是一个小更新!大招很快就来了!
但总归就是,再见Qwen3-235B-A22B,你好Qwen3-235B-A22B-2507了。
By the way,这个名字怎么取得越来越复杂了。
先来看看这次的“小更新”都有哪些~
新模型是一款因果语言模型,采用MoE架构,总参数量达235B,其中非嵌入参数为234B,推理时激活参数为22B。
在官方介绍中显示,模型共包含94层,采用分组查询注意力(GQA)机制,配备64个查询头和4个键值头,并设置128个专家,每次推理时激活8个专家。
该模型原生支持262144的上下文长度。
这次改进主要有以下几个方面:
在官方发布的基准测试中可以看到,相较于上一版本,新模型在AIME25上准确率从24.7%上升到70.3%,表现出良好的数学推理能力。
而且对比Kimi K2、DeepSeek-V3,Qwen3新模型的能力也都略胜一筹。
为了提高使用体验,官方还推荐了最佳设置:
Qwen3新版本深夜发布就立刻收获了一众好评:Qwen在中等规模的语言模型中已经领先。
也有网友感慨Qwen在开启新的架构范式:
有趣的是,就在Qwen3新模型发布的前两天,NVIDIA也宣称发布了新的SOTA开源模型OpenReasoning-Nemotron。
该模型提供四个规模:1.5B、7B、14B和32B,并且可以实现100%本地运行。
但实际上,这只是基于Qwen-2.5在Deepseek R1数据上微调的模型。
而现在Qwen3已经更新,大招已经被预告。
随着Llama转向闭源的消息传出,OpenAI迟迟不见Open,开源基础大模型的竞争,现在正在进入中国时间。
DeepSeek丢了王座,Kimi K2补上,Kimi K2坐稳没几天,Qwen的挑战就来了。
体验链接:https://chat.qwen.ai/
参考链接:
[1]https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1947344511988076547
[2]https://x.com/giffmana/status/1947362393983529005
文章来自于微信公众号“量子位”,作者是“闻乐”。
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner