Alibaba представила Qwen3, свою новейшую большую языковую модель (LLM) с открытым исходным кодом, устанавливающую новый эталон в инновациях искусственного интеллекта. Эта серия LLM предлагает беспрецедентную гибкость для разработчиков, позволяя развертывать ИИ следующего поколения на самых разных устройствах. От смартфонов и смарт-очков до автономных транспортных средств и робототехники, Qwen3 готов произвести революцию в том, как ИИ интегрируется в нашу повседневную жизнь.
Серия Qwen3: Глубокий анализ моделей
Серия Qwen3 состоит из шести плотных моделей и двух моделей Mixture-of-Experts (MoE). Эти модели отвечают широкому спектру вычислительных потребностей и сценариев применения. Плотные модели, варьирующиеся от 0,6B до 32B параметров, предлагают баланс между производительностью и эффективностью. Модели MoE, с 30B (3B активных) и 235B (22B активных) параметрами, обеспечивают расширенные возможности для сложных задач. Этот разнообразный выбор позволяет разработчикам выбрать модель, которая наилучшим образом соответствует их конкретным требованиям.
Плотные модели: Рабочие лошадки Qwen3
Плотные модели в серии Qwen3 предназначены для задач ИИ общего назначения. Они преуспевают в понимании, генерации и переводе языков. Модели с параметрами 0,6B и 1,7B идеально подходят для устройств с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны и носимые устройства. Модели 4B, 8B, 14B и 32B предлагают все более сложные возможности, подходящие для более требовательных приложений.
MoE-модели: Раскрытие расширенных возможностей ИИ
MoE-модели в Qwen3 предназначены для сложного мышления и решения проблем. Они используют архитектуру смеси экспертов, где разные части модели специализируются на разных аспектах задачи. Это позволяет модели справляться со сложными проблемами с большей эффективностью и точностью. Модель 30B (3B активных) предлагает баланс между производительностью и вычислительными затратами, а модель 235B (22B активных) обеспечивает самые современные возможности для самых сложных задач ИИ.
Гибридное мышление: Новый подход к ИИ
Qwen3 знаменует собой выход Alibaba на рынок гибридных моделей мышления, сочетающих традиционные возможности LLM с продвинутым динамическим мышлением. Этот инновационный подход позволяет модели плавно переключаться между различными режимами мышления для сложных задач. Он может динамически регулировать свой процесс мышления в зависимости от конкретных требований задачи, что приводит к более точным и эффективным решениям.
Традиционные возможности LLM
Qwen3 сохраняет основные возможности традиционных LLM, такие как понимание, генерация и перевод языков. Он может обрабатывать и генерировать текст на нескольких языках, отвечать на вопросы, резюмировать документы и выполнять другие общие задачи NLP. Эти возможности составляют основу гибридного подхода к мышлению Qwen3.
Динамическое мышление: Адаптация к сложности
Компонент динамического мышления Qwen3 позволяет модели адаптировать свой процесс мышления в зависимости от сложности задачи. Для простых задач он может полагаться на свои предварительно обученные знания и выполнять прямое умозаключение. Для более сложных задач он может участвовать в более сложных процессах мышления, таких как планирование, декомпозиция задач и проверка гипотез. Эта адаптивность позволяет Qwen3 решать широкий спектр задач ИИ.
Ключевые преимущества Qwen3
Серия Qwen3 предлагает несколько ключевых преимуществ по сравнению с существующими LLM с открытым исходным кодом. К ним относятся многоязыковая поддержка, собственная поддержка Model Context Protocol (MCP), надежный вызов функций и превосходная производительность в различных бенчмарках.
Многоязыковая поддержка: Разрушение языковых барьеров
Qwen3 поддерживает 119 языков и диалектов, что делает его одной из самых многоязычных LLM с открытым исходным кодом. Эта обширная языковая поддержка позволяет разработчикам создавать приложения ИИ, которые могут обслуживать глобальную аудиторию. Он может понимать и генерировать текст на широком спектре языков, что делает его идеальным для таких приложений, как машинный перевод, многоязычные чат-боты и создание глобального контента.
Собственная поддержка MCP: Расширение возможностей Agent AI
Qwen3 имеет собственную поддержку Model Context Protocol (MCP), обеспечивающую более надежный и надежный вызов функций. Это особенно важно для приложений agent AI, где система ИИ должна взаимодействовать с внешними инструментами и сервисами для выполнения задач. MCP предоставляет стандартизированный способ для модели ИИ взаимодействовать с этими инструментами, обеспечивая бесшовную интеграцию и надежную производительность.
Вызов функций: Бесшовная интеграция с внешними инструментами
Надежные возможности вызова функций Qwen3 позволяют ему беспрепятственно интегрироваться с внешними инструментами и сервисами. Это позволяет разработчикам создавать агентов ИИ, которые могут выполнять сложные задачи, используя возможности различных внешних систем. Например, агент ИИ может использовать вызов функций для доступа к API погоды, извлечения информации из базы данных или управления рукой робота.
Превосходная производительность: Превосходит предыдущие модели
Qwen3 превосходит предыдущие модели Qwen в тестах по математике, кодированию и логическому мышлению. Он также преуспевает в создании творческих текстов, ролевых играх и участии в естественном диалоге. Эти улучшения делают Qwen3 мощным инструментом для широкого спектра приложений ИИ.
Qwen3 для разработчиков: Расширение возможностей инноваций
Qwen3 предлагает разработчикам детальный контроль над продолжительностью рассуждений, до 38 000 токенов, что позволяет добиться оптимального баланса между интеллектуальной производительностью и вычислительной эффективностью. Эта гибкость позволяет разработчикам адаптировать поведение модели к конкретным требованиям приложения.
Контроль продолжительности рассуждений: Оптимизация производительности
Возможность контролировать продолжительность рассуждений позволяет разработчикам оптимизировать производительность Qwen3 для различных задач. Для задач, требующих более глубоких рассуждений, разработчики могут увеличить продолжительность рассуждений, чтобы позволить модели изучить больше возможностей. Для задач, требующих более быстрых ответов, разработчики могут уменьшить продолжительность рассуждений, чтобы уменьшить задержку.
Лимит токенов: Баланс точности и эффективности
Лимит в 38 000 токенов обеспечивает баланс между точностью и эффективностью. Это позволяет модели учитывать большой объем контекста при принятии решений, сохраняя при этом разумные вычислительные затраты. Это делает Qwen3 подходящим для широкого спектра приложений, от генерации длинных текстов до сложного решения проблем.
Экономичное развертывание с Qwen3-235B-A22B
MoE-модель Qwen3-235B-A22B значительно снижает затраты на развертывание по сравнению с другими современными моделями. Обученная на массивном наборе данных из 36 триллионов токенов, что вдвое больше, чем у ее предшественницы Qwen2.5, она предлагает исключительную производительность за небольшую часть стоимости.
Снижение затрат на развертывание: Демократизация ИИ
Более низкие затраты на развертывание Qwen3-235B-A22B делают его более доступным для разработчиков и организаций с ограниченными ресурсами. Это демократизирует инновации в области ИИ, позволяя более широкому кругу лиц и групп создавать и развертывать передовые приложения ИИ.
Массивный набор данных для обучения: Повышение производительности
Массивный набор данных для обучения из 36 триллионов токенов позволяет Qwen3-235B-A22B изучать более сложные закономерности и взаимосвязи в языковых данных. Это приводит к повышению производительности в широком спектре задач ИИ.
Достижения в отраслевых тестах
Новейшие модели Alibaba достигли выдающихся результатов в различных отраслевых тестах, включая AIME25 (математическое мышление), LiveCodeBench (способность к кодированию), BFCL (использование инструментов и обработка функций) и Arena-Hard (тест для LLM, следующих инструкциям). Эти достижения демонстрируют превосходные возможности Qwen3 в ключевых областях ИИ.
AIME25: Освоение математического мышления
Тест AIME25 оценивает способность модели решать сложные математические задачи. Высокая производительность Qwen3 в этом тесте подчеркивает его способность логически рассуждать и применять математические концепции для решения реальных проблем.
LiveCodeBench: Превосходство в задачах кодирования
Тест LiveCodeBench оценивает способность модели генерировать и понимать код. Высокая производительность Qwen3 в этом тесте демонстрирует его владение языками программирования и его способность помогать разработчикам в задачах кодирования.
BFCL: Знание использования инструментов и обработки функций
Тест BFCL измеряет способность модели использовать внешние инструменты и обрабатывать функции. Высокая производительность Qwen3 в этом тесте подчеркивает его способность интегрироваться с внешними системами и выполнять сложные задачи, используя возможности различных инструментов.
Arena-Hard: Лидерство в следовании инструкциям
Тест Arena-Hard оценивает способность модели следовать сложным инструкциям. Высокая производительность Qwen3 в этом тесте демонстрирует его способность понимать и выполнять подробные инструкции, что делает его идеальным для приложений, требующих точного контроля и координации.
Процесс обучения: Четырехэтапный подход
Для разработки этой гибридной модели мышления Alibaba использовала четырехэтапный процесс обучения, включающий холодный запуск длинной цепочки мыслей (CoT), обучение с подкреплением (RL) на основе рассуждений, слияние режимов мышления и общее обучение с подкреплением.
Холодный запуск длинной цепочки мыслей (CoT): Создание основы
Холодный запуск длинной цепочки мыслей (CoT) предполагает обучение модели генерировать подробные объяснения для своего процесса мышления. Это помогает модели развить более глубокое понимание проблемы и определить ключевые шаги, необходимые для ее решения.
Обучение с подкреплением (RL) на основе рассуждений: Улучшение процесса рассуждений
Обучение с подкреплением (RL) на основе рассуждений предполагает обучение модели улучшать свой процесс рассуждений методом проб и ошибок. Модель получает вознаграждение за генерирование правильных ответов и штрафы за генерирование неправильных ответов. Это помогает модели узнать, какие стратегии рассуждений являются наиболее эффективными.
Слияние режимов мышления: Объединение различных подходов
Этап слияния режимов мышления включает в себя объединение различных подходов к рассуждениям для создания гибридной модели рассуждений. Это позволяет модели использовать сильные стороны различных подходов для решения сложных проблем.
Общее обучение с подкреплением: Оптимизация общей производительности
Этап общего обучения с подкреплением включает в себя обучение модели оптимизации ее общей производительности в широком спектре задач. Это помогает модели обобщить свои знания и адаптироваться к новым и незнакомым ситуациям.
Доступность и доступ
Qwen3 теперь доступен для бесплатной загрузки через Hugging Face, GitHub и ModelScope. К нему также можно получить прямой доступ через chat.qwen.ai. API-доступ вскоре будет доступен через платформу разработки моделей ИИ Alibaba, Model Studio. Кроме того, Qwen3 служит основной технологией Quark, флагманского приложения-суперпомощника ИИ Alibaba.
Hugging Face, GitHub и ModelScope: Открытый доступ к инновациям
Доступность Qwen3 на Hugging Face, GitHub и ModelScope обеспечивает открытый доступ к модели для разработчиков и исследователей во всем мире. Это способствует сотрудничеству и ускоряет инновации в области ИИ.
chat.qwen.ai: Прямое взаимодействие с Qwen3
Платформа chat.qwen.ai позволяет пользователям напрямую взаимодействовать с Qwen3, предоставляя практический опыт работы с возможностями модели. Это позволяет разработчикам тестировать и оценивать модель, прежде чем интегрировать ее в свои собственные приложения.
Model Studio: Оптимизированная разработка ИИ
Предстоящий API-доступ через платформу Model Studio Alibaba предоставит разработчикам оптимизированную среду для создания и развертывания приложений ИИ на базе Qwen3. Это еще больше ускорит внедрение Qwen3 и его интеграцию в более широкий спектр продуктов и услуг.
Quark: Питание суперпомощника ИИ Alibaba
Интеграция Qwen3 в качестве основной технологии Quark, флагманского приложения-суперпомощника ИИ Alibaba, демонстрирует приверженность компании использованию ИИ для улучшения своих продуктов и услуг. Эта интеграция предоставит пользователям более интеллектуальный и интуитивно понятный опыт, основанный на расширенных возможностях Qwen3.