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　　通过模型架构的改进、训练数据的增加以及更有效的训练方法，Qwen3实现了模型体积更小情况下，性能表现也比更大参数规模的Qwen2.5基础模型要好。特别是在 STEM、编码和推理等领域，Qwen3 Dense 基础模型的表现甚至超过了更大规模的 Qwen2.5 模型。

　　有意思的是，除了拥有235B参数的MoE模型外，Qwen 3还配备了一个小型MoE模型，即Qwen3-30B-A3B。该模型的激活参数量为3B，不及QwQ-32B模型的10%，然而其性能却更为出色。

　　我们可以把MoE架构理解为一个大型的客服中心，其中有许多专门处理不同问题的专家——有的专家专门处理技术问题，有的专家处理账单查询，还有的专家负责解答产品使用问题。在大模型训练过程中，当数据进入模型中后，大模型会像客服中心一样，根据问题的性质被分配给最合适的专家来解决,可以提高查询的计算效率。

　　此次，阿里开的源模型有Dense模型，也有MoE模型。其中，开源了两个 MoE 模型的权重：Qwen3-235B-A22B，一个拥有 2350 多亿总参数和 220 多亿激活参数的大模型，以及Qwen3-30B-A3B，一个拥有约 300 亿总参数和 30 亿激活参数的小型 MoE 模型。

　　Qwen 3系列的其中一个创新点在于其混合型模型设计，可以在深度思考这种慢思考模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和快思考模式（用于高效、通用的聊天） 之间的无缝切换 ，确保在各种场景下实现最佳性能。

　　这意味着，用户终于不需要手动操作开启并关闭深度思考功能，且担心模型过度思考的问题了，此前，很多大模型用户反馈称，大模型动不动就深度思考输出长篇大论，很多小问题也如此完全没必要。

　　关键在于，这种快慢思考灵活切换的模式能有效的降低成本，阿里在博客中称：这两种模式的结合大大增强了模型实现稳定且高效的思考预算控制能力。这样的设计让用户能够更轻松地为不同任务配置特定的预算，在成本效益和推理质量之间实现更优的平衡。

　　在部署方面，阿里称仅需4张H20即可部署千问3满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。这意味着相比相比满血版deepseek R1，部署成本大降75%～65%。

　　阿里介绍称，Qwen3经过了四阶段的训练流程，相当于，先教基础→再练深度思考→混合快慢模式→最后全面优化。阿里表示，Qwen3在工具调用、指令执行和数据格式处理方面表现优秀。建议搭配Qwen-Agent使用，它能简化工具调用的代码实现。

　　此次，阿里还专门优化了Qwen3 模型的 Agent 和 代码能力，同时也加强了对 MCP 的支持。在示例中看到， Qwen3 可以丝滑的调用工具。

　　开源正在成为阿里核心的AI战略，从2023年起，阿里通义团队就陆续开发了覆盖0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B、110B等参数的200多款「全尺寸」大模型。

　　在此前的一次采访中，通义相关负责人曾告诉蓝鲸新闻，开源不是目的而是结果。只有做出真正有竞争力的产品，开源才有意义。这倒逼我们必须做到两点：一是模型性能要达到全球SOTA水平，二是要能媲美甚至超越闭源模型。

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