文章详细报道了阿里云 Qwen3 大模型最新版本的发布，该版本采用 MoE 架构，总参数量 235B，激活参数 22B，并在基准测试中超越了 Kimi K2 和 DeepSeek-V3。新版 Qwen3 不再采用混合思维模式，而是分别训练 Instruct 和 Thinking 模型，显著提升了通用能力、多语言长尾知识覆盖、用户偏好符合度以及 256K 长上下文理解能力。文章还指出，随着 Llama 转向闭源和 OpenAI 保持封闭，开源基础大模型的竞争正逐步演变为中国内部赛，Qwen、Kimi、DeepSeek 等厂商持续刷新 SOTA 记录，凸显了中国在开源大模型领域的强劲势头。
闻乐 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
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：
- 显著提升了通用能力，包括指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用。
- 大幅增加了多语言长尾知识的覆盖范围。
- 更好地符合用户在主观和开放式任务中的偏好，能够提供更有帮助的响应和更高质量的文本生成。
- 增强了对256K长上下文的理解能力。
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
— 完 —
