刚刚，Qwen3正式发布并全部开源8款「混合推理模型」。

此次开源包括两款MoE模型：Qwen3-235B-A22B（2350多亿总参数、 220多亿激活参），以及Qwen3-30B-A3B（300亿总参数、30亿激活参数）；以及六个Dense模型：Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B和Qwen3-0.6B。

• 旗舰模型Qwen3-235B-A22B在代码、数学、通用能力等基准测试中，与一众顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。

• 小型MoE模型Qwen3-30B-A3B的激活参数数量是QwQ-32B10%，表现更胜一筹， Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。

经过后训练的模型，例如 Qwen3-30B-A3B，以及它们的预训练基座模型（如 Qwen3-30B-A3B-Base），现已在 Hugging Face、ModelScope 和 Kaggle 等平台上开放使用。对于部署，我们推荐使用 SGLang 和 vLLM 等框架；而对于本地使用，像 Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 和 KTransformers 这样的工具也非常值得推荐。这些选项确保用户可以轻松将 Qwen3 集成到他们的工作流程中，无论是用于研究、开发还是生产环境。

我们相信，Qwen3 的发布和开源将极大地推动大型基础模型的研究与开发。我们的目标是为全球的研究人员、开发者和组织赋能，帮助他们利用这些前沿模型构建创新解决方案。

目前，全球开发者、研究机构和企业均可免费在魔搭社区、HuggingFace等平台下载模型并商用，也可以通过阿里云百炼调用Qwen3的API服务。个人用户可立即通过通义APP直接体验Qwen3，夸克也即将全线接入Qwen3。

• GitHub：

  https://github.com/QwenLM/Qwen3

• Hugging Face：

  https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f

• 魔搭社区：

  https://modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48

核心亮点

多种思考模式

Qwen3 模型支持两种思考模式：

1. 思考模式：在这种模式下，模型会逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案。这种方法非常适合需要深入思考的复杂问题。

2. 非思考模式：在此模式中，模型提供快速、近乎即时的响应，适用于那些对速度要求高于深度的简单问题。

这种灵活性使用户能够根据具体任务控制模型进行“思考”的程度。例如，复杂的问题可以通过扩展推理步骤来解决，而简单的问题则可以直接快速作答，无需延迟。至关重要的是，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。如上文所述，Qwen3 展现出可扩展且平滑的性能提升，这与分配的计算推理预算直接相关。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。

多语言

Qwen3 模型支持 119 种语言和方言。这一广泛的多语言能力为国际应用开辟了新的可能性，让全球用户都能受益于这些模型的强大功能。

增强的 Agent 能力

我们优化了 Qwen3 模型的 Agent 和 代码能力，同时也加强了对 MCP 的支持。下面我们将提供一些示例，展示 Qwen3 是如何思考并与环境进行交互的。

预训练

在预训练方面，Qwen3 的数据集相比 Qwen2.5 有了显著扩展。Qwen2.5是在 18 万亿个 token 上进行预训练的，而 Qwen3 使用的数据量几乎是其两倍，达到了约 36 万亿个 token，涵盖了 119 种语言和方言。为了构建这个庞大的数据集，我们不仅从网络上收集数据，还从 PDF 文档中提取信息。我们使用 Qwen2.5-VL 从这些文档中提取文本，并用 Qwen2.5 改进提取内容的质量。为了增加数学和代码数据的数量，我们利用 Qwen2.5-Math 和 Qwen2.5-Coder 这两个数学和代码领域的专家模型合成数据，合成了包括教科书、问答对以及代码片段等多种形式的数据。

预训练过程分为三个阶段。在第一阶段（S1），模型在超过 30 万亿个 token 上进行了预训练，上下文长度为 4K token。这一阶段为模型提供了基本的语言技能和通用知识。在第二阶段（S2），我们通过增加知识密集型数据（如 STEM、编程和推理任务）的比例来改进数据集，随后模型又在额外的 5 万亿个 token 上进行了预训练。在最后阶段，我们使用高质量的长上下文数据将上下文长度扩展到 32K token，确保模型能够有效地处理更长的输入。

由于模型架构的改进、训练数据的增加以及更有效的训练方法，Qwen3 Dense 基础模型的整体性能与参数更多的Qwen2.5基础模型相当。例如，Qwen3-1.7B/4B/8B/14B/32B-Base分别与Qwen2.5-3B/7B/14B/32B/72B-Base 表现相当。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。对于 Qwen3 MoE 基础模型，它们在仅使用 10% 激活参数的情况下达到了与 Qwen2.5 Dense 基础模型相似的性能。这带来了训练和推理成本的显著节省。

后训练

为了开发能够同时具备思考推理和快速响应能力的混合模型，我们实施了一个四阶段的训练流程。该流程包括：（1）长思维链冷启动，（2）长思维链强化学习，（3）思维模式融合，以及（4）通用强化学习。

在第一阶段，我们使用多样的的长思维链数据对模型进行了微调，涵盖了数学、代码、逻辑推理和 STEM 问题等多种任务和领域。这一过程旨在为模型配备基本的推理能力。第二阶段的重点是大规模强化学习，利用基于规则的奖励来增强模型的探索和钻研能力。

在第三阶段，我们在一份包括长思维链数据和常用的指令微调数据的组合数据上对模型进行微调，将非思考模式整合到思考模型中。确保了推理和快速响应能力的无缝结合。最后，在第四阶段，我们在包括指令遵循、格式遵循和 Agent 能力等在内的 20 多个通用领域的任务上应用了强化学习，以进一步增强模型的通用能力并纠正不良行为。

开始使用 Qwen3

以下是如何在不同框架中使用 Qwen3 的简单指南。首先，我们提供了一个在 Hugging Face `transformers` 中使用 Qwen3-30B-A3B 的标准示例：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B"# load the tokenizer and the modeltokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(    model_name,    torch_dtype="auto",    device_map="auto")# prepare the model inputprompt = "Give me a short introduction to large language model."messages = [    {"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(    messages,    tokenize=False,    add_generation_prompt=True,    enable_thinking=True # Switch between thinking and non-thinking modes. Default is True.)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)# conduct text completiongenerated_ids = model.generate(    **model_inputs,    max_new_tokens=32768)output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() # parsing thinking contenttry:    # rindex finding 151668 (</think>)    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)except ValueError:    index = 0thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")print("thinking content:", thinking_content)print("content:", content)

要禁用思考模式，只需对参数 enable_thinking 进行如下修改：​​​​​​​

text = tokenizer.apply_chat_template(    messages,    tokenize=False,    add_generation_prompt=True,    enable_thinking=False  # True is the default value for enable_thinking.)

对于部署，您可以使用 sglang>=0.4.6.post1 或 vllm>=0.8.4 来创建一个与 OpenAI API 兼容的 API endpoint：

• SGLang:

python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-30B-A3B --reasoning-parser qwen3

• vLLM:

vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1

要禁用思考模式，您可以移除参数 --reasoning-parser（以及 --enable-reasoning）。

如果用于本地开发，您可以通过运行简单的命令 ollama run qwen3:30b-a3b 来使用ollama 与模型进行交互。您也可以使用 LMStudio 或者 llama.cpp 以及 ktransformers 等代码库进行本地开发。

高级用法

我们提供了一种软切换机制，允许用户在 enable_thinking=True 时动态控制模型的行为。具体来说，您可以在用户提示或系统消息中添加 /think 和 /no_think 来逐轮切换模型的思考模式。在多轮对话中，模型会遵循最近的指令。

以下是一个多轮对话的示例：​​​​​​​

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerclass QwenChatbot:    def __init__(self, model_name="Qwen3-30B-A3B/Qwen3-30B-A3B"):        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)        self.history = []    def generate_response(self, user_input):        messages = self.history + [{"role": "user", "content": user_input}]        text = self.tokenizer.apply_chat_template(            messages,            tokenize=False,            add_generation_prompt=True        )        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")        response_ids = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=32768)[0][len(inputs.input_ids[0]):].tolist()        response = self.tokenizer.decode(response_ids, skip_special_tokens=True)        # Update history        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})        return response# Example Usageif __name__ == "__main__":    chatbot = QwenChatbot()    # First input (without /think or /no_think tags, thinking mode is enabled by default)    user_input_1 = "How many r's in strawberries?"    print(f"User: {user_input_1}")    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)    print(f"Bot: {response_1}")    print("----------------------")    # Second input with /no_think    user_input_2 = "Then, how many r's in blueberries? /no_think"    print(f"User: {user_input_2}")    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)    print(f"Bot: {response_2}")     print("----------------------")    # Third input with /think    user_input_3 = "Really? /think"    print(f"User: {user_input_3}")    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)    print(f"Bot: {response_3}")

Agent 示例

Qwen3 在工具调用能力方面表现出色。我们推荐使用 Qwen-Agent 来充分发挥 Qwen3 的 Agent 能力。Qwen-Agent 内部封装了工具调用模板和工具调用解析器，大大降低了代码复杂性。

要定义可用的工具，您可以使用 MCP 配置文件，使用 Qwen-Agent 内置的工具，或者自行集成其他工具。​​​​​​​

from qwen_agent.agents import Assistant# Define LLMllm_cfg = {    'model': 'Qwen3-30B-A3B',    # Use the endpoint provided by Alibaba Model Studio:    # 'model_type': 'qwen_dashscope',    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),    # Use a custom endpoint compatible with OpenAI API:    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base    'api_key': 'EMPTY',    # Other parameters:    # 'generate_cfg': {    #         # Add: When the response content is `<think>this is the thought</think>this is the answer;    #         # Do not add: When the response has been separated by reasoning_content and content.    #         'thought_in_content': True,    #     },}# Define Toolstools = [    {'mcpServers': {  # You can specify the MCP configuration file            'time': {                'command': 'uvx',                'args': ['mcp-server-time', '--local-timezone=Asia/Shanghai']            },            "fetch": {                "command": "uvx",                "args": ["mcp-server-fetch"]            }        }    },  'code_interpreter',  # Built-in tools]# Define Agentbot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)# Streaming generationmessages = [{'role': 'user', 'content': 'https://qwenlm.github.io/blog/ Introduce the latest developments of Qwen'}]for responses in bot.run(messages=messages):    passprint(responses)

Qwen 的朋友们

感谢众多朋友一直以来对 Qwen 的鼎力支持！我们欢迎更多新朋友加入我们的社区，帮助我们变得更好！

未来发展

Qwen3 代表了我们在通往通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）旅程中的一个重要里程碑。通过扩大预训练和强化学习的规模，我们实现了更高层次的智能。我们无缝集成了思考模式与非思考模式，为用户提供了灵活控制思考预算的能力。此外，我们还扩展了对多种语言的支持，帮助全球更多用户。

展望未来，我们计划从多个维度提升我们的模型。这包括优化模型架构和训练方法，以实现几个关键目标：扩展数据规模、增加模型大小、延长上下文长度、拓宽模态范围，并利用环境反馈推进强化学习以进行长周期推理。我们认为，我们正从专注于训练模型的时代过渡到以训练 Agent 为中心的时代。我们的下一代迭代将为大家的工作和生活带来有意义的进步。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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