文章详细介绍了阿里云通义千问团队最新发布的 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 模型。该模型的一大亮点在于，在“非思考模式”下，仅激活 30 亿（3B）参数，便能展现出与业界顶尖闭源模型如谷歌 Gemini 2.5-Flash 和 OpenAI GPT-4o 相媲美的强大实力，这标志着在模型效率和性能优化上的一次重大突破。文章通过多项基准测试数据图表，展示了新版本在通用能力（指令遵循、逻辑推理、文本理解等）、多语言长尾知识覆盖以及长文本理解（提升至 256K）方面的显著提升。此外，该模型已在魔搭社区和 HuggingFace 等平台开源，并支持在 RTX 3090 等消费级 GPU 上运行，极大地降低了 AI 模型部署和使用的门槛。文章也提及了该模型作为“非推理”模型的特点，并引用了著名开发者 Simon Willison 的观点，指出其在生成复杂代码等需要深层推理的任务上可能存在的局限性。
继前段时间密集发布了三款 AI 大模型后，Qwen 凌晨又更新了 —— 原本的 Qwen3-30B-A3B 有了一个新版本：Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507。
这个新版本是一个非思考模式（non-thinking mode）的新模型。它的亮点在于，仅激活 30 亿（3B）参数，就能展现出与业界顶尖闭源模型，如谷歌的 Gemini 2.5-Flash（非思考模式）和 OpenAI 的 GPT-4o 相媲美的超强实力，这标志着在模型效率和性能优化上的一次重大突破。
下图展示了该模型的性能数据，可以看出，与更新前的版本相比，新版本在多项测试中都实现了跨越式提升，比如 AIME25 从之前的 21.6 提升到了 61.3，Arena-Hard v2 成绩从 24.8 提升到了 69.0。
下图展示了新版本和 DeepSeek-V3-0324 等模型的性能对比结果，可以看到，在很多基准测试中，新版本模型可以基本追平甚至超过 DeepSeek-V3-0324。
这让人感叹模型计算效率的提升速度。
具体来说，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 在诸多方面实现了关键提升：
-
通用能力大幅提升，包括指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程及工具使用等多方面；
-
在多语言的长尾知识覆盖方面，模型进步显著；
-
在主观和开放任务中，新模型与进一步紧密对齐了用户偏好，可以生成更高质量的文本，为用户提供更有帮助的回答；
-
长文本理解能力提升至 256K。
现在模型已经在魔搭社区和 HuggingFace 等平台开源。QwenChat 上也可以直接体验。
体验链接：http://chat.qwen.ai/
该模型发布后也很快得到了社区的支持，有了更多的使用渠道，甚至还有了量化版本。这就是开源的力量。
它的出现，让大家在消费级 GPU 上运行 AI 模型有了新的选择。
有人晒出了这个新版本在自己的 Mac 电脑、搭载 RTX 3090 的 PC 等设备上的运行体验。
如果你也想运行这个模型，可以参考这个配置要求：
值得注意的是，这次的新版本模型是一个非推理模型。著名开发者 Simon Willison 将该模型与他之前测试过的「推理」 模型（如 GLM-4.5 Air）进行了对比。他得出的核心结论是：对于生成「开箱即用」的复杂代码这类任务，模型是否具备「推理」能力可能是一个至关重要的因素。
Qwen 团队的这次更新依然在深夜进行，这让其他同行再次感觉被卷到了。不过，每天醒来都能看到 AI 的能力又上了一个新台阶，这本身就是一件激动人心的事。
