Qwen3模型：如何使用、性能表现、功能特征及应用

Qwen 一直在默默地增加一个又一个模型。它的每款模型都拥有强大的功能和量化的尺寸，让人无法忽视。今年，继 QvQ、Qwen2.5-VL 和 Qwen2.5-Omni 之后，Qwen 团队又发布了他们的最新模型系列 – Qwen3。这一次，他们发布的不是一个模型，而是八种不同的模型 – 从 6 亿参数模型到 2,350 亿参数模型–与 OpenAI 的 o1、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek R1 等顶级模型竞争。在本文中，我们将详细探讨 Qwen3 模型，了解它们的功能、架构、训练过程、性能和应用。

什么是Qwen3？

Qwen3 由阿里巴巴集团开发，是 Qwen 模型的第三代产品，旨在出色地完成编码、推理和语言处理等各种任务。Qwen3 系列由 8 个不同的模型组成，参数分别为 235B、30B、32B、14B、8B、4B、1.7B 和 0.6B。所有模型都是多模态的，这意味着它们可以接受文本、音频、图像甚至视频输入，并已免费提供。

这些模型可与 o1、o3-mini、Grok 3、Gemini 2.5 Pro 等顶级模型竞争。事实上，最新系列的 Qwen 模型不仅在性能上优于流行模型，而且在可比参数类别上比现有的 Qwen 系列模型有了显著改进。例如，Qwen-30B-A3B（300 亿参数，30 亿激活参数）模型优于全部激活 320 亿参数的 QwQ-32B 参数模型。

Qwen3模型简介

Qwen3 系列包含 8 个模型，其中两个是专家混合模型（MoE），另外 6 个是密集模型。下表列出了所有这些模型的详细信息：

在 Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B 等 MoE 模型中，网络的不同部分或 “专家 ”会根据不同的输入被激活，因此效率很高。在 Qwen3-14B 等密集模型中，所有网络部分都会根据每个输入激活。

Qwen3的主要特点

以下是 Qwen3 模型的一些主要亮点：

1. 混合方法

(i) 思考模式：这种模式适用于处理涉及多步骤推理、逻辑演绎或高级问题解决的复杂任务。在这种模式下，Qwen3 模型会将给定的问题分解成易于处理的小步骤，从而得出答案。

(ii) 非思考模式：该模式适用于需要快速高效响应的任务，如实时对话、信息检索或简单的问答。在这种模式下，Qwen3 模型会根据现有知识或简单的网络搜索快速生成回复。

目前，这种混合方法在所有表现优异的 LLM 中都相当流行，因为这种方法可以更好地利用 LLM 的能力，并合理地使用标记。

2. 灵活思维

最新的 Qwen3 系列模型还允许用户控制思考的 “深度”。这是同类产品中首创的功能，用户可以选择在特定问题上希望使用的“思考”资源的级别。这也使用户能够更好地管理特定任务的预算，帮助他们在成本和质量之间实现最佳平衡。

3. MCP和代理支持

Qwen3 模型针对编码和代理功能进行了优化。这些模型还增强了对模型上下文协议（MCP）的支持。Qwen3 模型与外部环境的交互能力更强。 它们还具有改进的 “工具调用 ”能力，是构建智能代理的关键。事实上，他们已经发布了一个单独的工具“Qwen-Agent”，允许使用 Qwen 模型创建智能代理。

4. 增强的预训练和后训练

(i) 预训练：其预训练过程分为三步。第一步是以 4K 的上下文长度对 30 万亿个标记进行训练。第二步是在 STEM、编码和推理任务中进行训练，最后一步是使用长语境数据进行训练，将语境长度扩展到 32K 标记。

(ii) 后期训练：支持混合“思维”方法的 Qwen3 模型支持 4 步推理过程。这 4 个步骤包括长思维链（CoT）冷启动、基于推理的强化学习（RL）、思维模式融合和一般强化学习。轻量级模型的训练涉及基础模型的提炼。

5. 无障碍功能

(i) 开放权重：所有 Qwen3 模型都根据 Apache 2.0 许可开放权重。这意味着用户可以下载、使用甚至修改这些模型，而不受任何重大限制。

(ii)多语言支持：该模型目前支持超过 119 种语言和方言，是少数几个注重语言包容性的最新 LLM 之一。

Qwen3模型：实际应用

既然我们已经详细讨论了它们的所有功能，现在是时候探索 Qwen3 模型的功能了。我们将测试以下三种模型： Qwen3-235B-A22B、Qwen3-30B-A3B 和 Qwen3-32B 在以下三个任务中的表现：

1. 复杂逻辑推理
2. 编码
3. 图像分析

任务 1：复杂逻辑推理

提示词：“An astronaut travels from Earth to a distant star 8 light-years away at 0.8c (80% the speed of light), as measured from Earth’s frame. At the midpoint of the journey, the astronaut detours near a black hole, where strong gravitational time dilation occurs. The detour lasts 1 year in the astronaut’s frame, but in that region, time passes 10× slower compared to outside due to gravitational effects.The astronaut claims that, including the detour, only 6 years passed for them during the entire journey.Using special relativity and gravitational time dilation principles, evaluate whether the astronaut’s claim of “only 6 years passed” is consistent with the known relativistic effects. Provide a step-by-step explanation considering time experienced in both uniform motion and near the black hole.”

模型：Qwen3-30B-A3B

输出：

点评：

这个模型的运行速度之快令人印象深刻！它能一步一步地解决问题，并简单解释每个步骤。然后，模型给出与问题陈述相关的详细计算，最后得出结论。它还会进一步解释结果，确保有效涵盖所有要点。

任务 2：编码

提示词： “Create a web page that helps users suggest the best outfit for them based on the weather, occasion, time of the day, and the price range.”

模型：Qwen3-235B-A22B

输出：

点评：

该模型很快就生成了包含所有相关输入的网页代码，使用 QwenChat 界面中的“artifacts”功能测试代码也非常简单。代码执行完毕后，我只需在生成的网页上添加详细信息，就能根据我的要求获得服装推荐–所有这一切都在几秒钟内完成！这个模型展示了速度与准确性。

任务 3：图像分析

提示词：“Analyse the following images and arrange the models in the descending order of their performance on the “LiveCodeBench” benchmark.”

模型：Qwen3-32B

输出：

点评：

该模型在图像分析方面非常出色。它能快速扫描两张图像，然后根据扫描结果，以我们要求的格式输出结果。该模型最棒的地方在于它能快速处理所有信息并生成输出结果。

Qwen3：基准性能

在上一节中，我们看到了 3 个不同的 Qwen3 模型在 3 个不同任务中的表现。这三个模型都表现出色，它们解决问题的方法让我大吃一惊。现在让我们看看 Qwen 模型与其他顶级模型和 Qwen 系列前几款模型相比的基准性能。

Source: Github

与 OpenAI-o1、DeepSeek-R1、Grok 3、Gemini 2.5 Pro 等顶级模型相比，Qwen-235B-A22B 是当之无愧的冠军。它在编码和多语言语言支持基准测试中表现出色。

事实上，小巧的 Qwen3-32B 也能胜过几种模型，是许多任务的高性价比之选。

Source: Github

与前几代产品相比，Qwen3 模型：Qwen3-30B-A3B 和 Qwen3-4B 超越了大多数现有模型。这些模型不仅性能更佳，而且价格经济实惠，Qwen3 模型确实比以前的模型更胜一筹。

如何在线使用Qwen3模型？

要访问 Qwen3 模型，您可以使用以下任何一种方法：

1. 打开 QwenChat：进入QwenChat 。
2. 选择模型：从屏幕中间左侧的下拉菜单中选择你想使用的模型。
3. 访问后训练模型和前训练模型：要访问后训练模型和前训练模型，请访问 Hugging Face、Modelscope 和 Kaggle。
4. 部署模型：要部署模型，可以使用 SGLang 和 vLLM 等框架。
5. 本地访问模型：要在本地访问这些模型，可以使用 Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 和 KTransformers 等工具。

Qwen3模型的应用

Qwen3 模型令人印象深刻，可在以下任务中提供极大帮助：

1. 代理构建：Qwen3 模型具有增强的功能调用特性，是开发人工智能代理的理想选择。这些代理可以帮助我们完成涉及金融、医疗保健、人力资源等方面的各种任务。
2. 多语言任务：Qwen3 模型已接受过多种语言的训练，对于开发需要多语言支持的工具来说，Qwen3 可以发挥巨大的增值作用。这可能涉及实时语言翻译、语言分析和处理等任务。
3. 移动应用：小型 Qwen3 模型明显优于同类的其他 SLM。这些模型可用于开发具有 LLM 支持的移动应用程序。
4. 复杂问题的决策支持：这些模型具有思考模式，可帮助分解预测、资产规划和资源管理等复杂问题。

小结

在 OpenAI 和谷歌等顶级公司的每一个最新 LLM 都在增加参数的世界里，Qwen3 模型甚至为其最小的模型带来了效率。每个人都可以免费试用这些模型，而且这些模型已经公开发布，以帮助开发人员创建令人惊叹的应用程序。

这些模型会带来突破吗？也许不是，但它们更好吗？肯定是的！此外，通过灵活的思维，这些模型允许用户根据任务的复杂程度分配资源。我一直期待着 Qwen 模型的发布，因为它们所做的就是将质量和功能打包，冲出大多数顶级模型还无法达到的结果。