Alibaba ได้เปิดตัว Qwen3 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบโอเพนซอร์สล่าสุด สร้างมาตรฐานใหม่ในด้านนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ ซีรีส์ LLM นี้มอบความยืดหยุ่นที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับนักพัฒนา ช่วยให้สามารถปรับใช้ AI ยุคใหม่ในอุปกรณ์ที่หลากหลาย ตั้งแต่สมาร์ทโฟนและแว่นตาอัจฉริยะไปจนถึงยานยนต์อัตโนมัติและหุ่นยนต์ Qwen3 พร้อมที่จะปฏิวัติวิธีการผสานรวม AI เข้ากับชีวิตประจำวันของเรา
ซีรีส์ Qwen3: เจาะลึกโมเดล
ซีรีส์ Qwen3 ประกอบด้วยโมเดลแบบหนาแน่นหกตัวและโมเดล Mixture-of-Experts (MoE) สองตัว โมเดลเหล่านี้ตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณและสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย โมเดลแบบหนาแน่น ซึ่งมีตั้งแต่ 0.6B ถึง 32B พารามิเตอร์ มอบความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความมีประสิทธิภาพ โมเดล MoE ที่มี 30B (ใช้งาน 3B) และ 235B (ใช้งาน 22B) พารามิเตอร์ มอบความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับงานที่ซับซ้อน การเลือกที่หลากหลายนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของตนได้ดีที่สุด
โมเดลแบบหนาแน่น: ม้าใช้งานของ Qwen3
โมเดลแบบหนาแน่นในซีรีส์ Qwen3 ได้รับการออกแบบมาสำหรับงาน AI ทั่วไป พวกเขาเก่งในการทำความเข้าใจภาษา การสร้าง และการแปล โมเดลพารามิเตอร์ 0.6B และ 1.7B เหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร เช่น สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์สวมใส่ โมเดล 4B, 8B, 14B และ 32B มอบความสามารถที่ซับซ้อนมากขึ้น เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการมากขึ้น
โมเดล MoE: ปลดปล่อยความสามารถ AI ขั้นสูง
โมเดล MoE ใน Qwen3 ได้รับการออกแบบมาสำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและงานแก้ปัญหา พวกเขาใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งส่วนต่างๆ ของโมเดลที่แตกต่างกันมีความเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ของงาน สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น โมเดล 30B (ใช้งาน 3B) มอบความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนในการคำนวณ ในขณะที่โมเดล 235B (ใช้งาน 22B) มอบความสามารถที่ล้ำสมัยสำหรับงาน AI ที่ท้าทายที่สุด
Hybrid Reasoning: แนวทางใหม่สำหรับ AI
Qwen3 ถือเป็นการเข้าสู่โมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริดของ Alibaba ซึ่งรวมเอาความสามารถ LLM แบบดั้งเดิมเข้ากับการให้เหตุผลแบบไดนามิกขั้นสูง แนวทางที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยให้โมเดลสามารถเปลี่ยนระหว่างโหมดการคิดต่างๆ ได้อย่างราบรื่นสำหรับงานที่ซับซ้อน สามารถปรับกระบวนการให้เหตุผลได้อย่างไดนามิกตามข้อกำหนดเฉพาะของงาน ทำให้ได้โซลูชันที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ความสามารถ LLM แบบดั้งเดิม
Qwen3 ยังคงรักษาความสามารถหลักของ LLM แบบดั้งเดิม เช่น ความเข้าใจภาษา การสร้าง และการแปล สามารถประมวลผลและสร้างข้อความในหลายภาษา ตอบคำถาม สรุปเอกสาร และทำงาน NLP ทั่วไปอื่นๆ ความสามารถเหล่านี้เป็นรากฐานสำหรับแนวทางการให้เหตุผลแบบไฮบริดของ Qwen3
Dynamic Reasoning: การปรับตัวให้เข้ากับความซับซ้อน
ส่วนประกอบการให้เหตุผลแบบไดนามิกของ Qwen3 ช่วยให้โมเดลปรับกระบวนการให้เหตุผลตามความซับซ้อนของงาน สำหรับงานง่ายๆ สามารถอาศัยความรู้ที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าและทำการอนุมานโดยตรง สำหรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น สามารถมีส่วนร่วมในกระบวนการให้เหตุผลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การวางแผน การแยกส่วนปัญหา และการทดสอบสมมติฐาน ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้ Qwen3 จัดการกับความท้าทายด้าน AI ที่หลากหลายได้
ข้อดีที่สำคัญของ Qwen3
ซีรีส์ Qwen3 มอบข้อดีที่สำคัญหลายประการเหนือ LLM แบบโอเพนซอร์สที่มีอยู่ ซึ่งรวมถึงการรองรับหลายภาษา การรองรับ Model Context Protocol (MCP) แบบเนทีฟ การเรียกใช้ฟังก์ชันที่เชื่อถือได้ และประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ
Multilingual Support: การทำลายอุปสรรคทางภาษา
Qwen3 รองรับ 119 ภาษาและภาษาถิ่น ทำให้เป็นหนึ่งใน LLM แบบโอเพนซอร์สที่มีหลายภาษามากที่สุด การรองรับภาษาที่กว้างขวางนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่สามารถตอบสนองผู้ชมทั่วโลก สามารถทำความเข้าใจและสร้างข้อความในภาษาที่หลากหลาย ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การแปลด้วยเครื่อง แชทบอทหลายภาษา และการสร้างเนื้อหาระดับโลก
Native MCP Support: การปรับปรุงความสามารถ Agent AI
Qwen3 มีการรองรับ Model Context Protocol (MCP) แบบเนทีฟ ทำให้สามารถเรียกใช้ฟังก์ชันที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน agent AI ซึ่งระบบ AI จำเป็นต้องโต้ตอบกับเครื่องมือและบริการภายนอกเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย MCP มอบวิธีที่เป็นมาตรฐานสำหรับโมเดล AI ในการสื่อสารกับเครื่องมือเหล่านี้ ทำให้มั่นใจได้ถึงการผสานรวมที่ราบรื่นและประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้
Function Calling: การผสานรวมกับเครื่องมือภายนอกอย่างราบรื่น
ความสามารถในการเรียกใช้ฟังก์ชันที่เชื่อถือได้ของ Qwen3 ช่วยให้สามารถผสานรวมกับเครื่องมือและบริการภายนอกได้อย่างราบรื่น สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง AI agent ที่สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถของระบบภายนอกต่างๆ ตัวอย่างเช่น AI agent สามารถใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันเพื่อเข้าถึง Weather API ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล หรือควบคุมแขนหุ่นยนต์
Superior Performance: เหนือกว่าโมเดลก่อนหน้า
Qwen3 เหนือกว่าโมเดล Qwen ก่อนหน้าในเกณฑ์มาตรฐานสำหรับคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการให้เหตุผลเชิงตรรกะ นอกจากนี้ยังเก่งในการสร้างสรรค์งานเขียน การสวมบทบาท และการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ การปรับปรุงเหล่านี้ทำให้ Qwen3 เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่หลากหลาย
Qwen3 สำหรับนักพัฒนา: เสริมสร้างศักยภาพด้านนวัตกรรม
Qwen3 มอบการควบคุมระยะเวลาการให้เหตุผลอย่างละเอียดแก่นักพัฒนา สูงถึง 38,000 โทเค็น ช่วยให้มีความสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างประสิทธิภาพอัจฉริยะและประสิทธิภาพในการคำนวณ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งพฤติกรรมของโมเดลให้ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันได้
Reasoning Duration Control: การเพิ่มประสิทธิภาพ
ความสามารถในการควบคุมระยะเวลาการให้เหตุผลช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของ Qwen3 สำหรับงานต่างๆ สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลในเชิงลึกมากขึ้น นักพัฒนาสามารถเพิ่มระยะเวลาการให้เหตุผลเพื่อให้โมเดลสำรวจความเป็นไปได้ต่างๆ ได้มากขึ้น สำหรับงานที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วกว่า นักพัฒนาสามารถลดระยะเวลาการให้เหตุผลเพื่อลดเวลาแฝงได้
Token Limit: การสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำและประสิทธิภาพ
ขีดจำกัดโทเค็น 38,000 ให้ความสมดุลระหว่างความแม่นยำและประสิทธิภาพ ช่วยให้โมเดลพิจารณาบริบทจำนวนมากเมื่อทำการตัดสินใจ ในขณะที่ยังคงรักษาต้นทุนในการคำนวณที่สมเหตุสมผล ทำให้ Qwen3 เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างข้อความในรูปแบบยาวไปจนถึงการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
Cost-Effective Deployment ด้วย Qwen3-235B-A22B
โมเดล MoE Qwen3-235B-A22B ช่วยลดต้นทุนในการปรับใช้อย่างมากเมื่อเทียบกับโมเดลที่ล้ำสมัยอื่นๆ ฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโทเค็น 36 ล้านล้านรายการ ซึ่งเป็นสองเท่าของ Qwen2.5 รุ่นก่อนหน้า มอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในราคาที่ถูกกว่ามาก
Reduced Deployment Costs: การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย
ต้นทุนการปรับใช้ที่ต่ำกว่าของ Qwen3-235B-A22B ทำให้ผู้ที่มีทรัพยากรจำกัดสามารถเข้าถึงนักพัฒนาและองค์กรได้มากขึ้น สิ่งนี้ทำให้เกิดนวัตกรรม AI ที่เป็นประชาธิปไตย ช่วยให้บุคคลและกลุ่มที่หลากหลายมากขึ้นสามารถสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงได้
Massive Training Dataset: การปรับปรุงประสิทธิภาพ
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ที่มีโทเค็น 36 ล้านล้านรายการช่วยให้ Qwen3-235B-A22B เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในข้อมูลภาษา สิ่งนี้ส่งผลให้ประสิทธิภาพดีขึ้นในงาน AI ที่หลากหลาย
Industry Benchmark Achievements
โมเดลล่าสุดของ Alibaba ได้ประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ ของอุตสาหกรรม รวมถึง AIME25 (การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์), LiveCodeBench (ความสามารถในการเขียนโค้ด), BFCL (การใช้เครื่องมือและการประมวลผลฟังก์ชัน) และ Arena-Hard (เกณฑ์มาตรฐานสำหรับ LLM ที่ทำตามคำสั่ง) ความสำเร็จเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่าของ Qwen3 ในด้าน AI ที่สำคัญ
AIME25: Mastering Mathematical Reasoning
เกณฑ์มาตรฐาน AIME25 ประเมินความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Qwen3 ในเกณฑ์มาตรฐานนี้เน้นย้ำถึงความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะและประยุกต์ใช้แนวคิดทางคณิตศาสตร์เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง
LiveCodeBench: Excelling in Coding Tasks
เกณฑ์มาตรฐาน LiveCodeBench ประเมินความสามารถของโมเดลในการสร้างและทำความเข้าใจโค้ด ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Qwen3 ในเกณฑ์มาตรฐานนี้แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมและความสามารถในการช่วยเหลือผู้พัฒนาในงานเขียนโค้ด
BFCL: Proficient in Tool Use and Function Processing
เกณฑ์มาตรฐาน BFCL วัดความสามารถของโมเดลในการใช้เครื่องมือภายนอกและประมวลผลฟังก์ชัน ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Qwen3 ในเกณฑ์มาตรฐานนี้เน้นย้ำถึงความสามารถในการผสานรวมกับระบบภายนอกและทำงานที่ซับซ้อนโดยใช้ประโยชน์จากความสามารถของเครื่องมือต่างๆ
Arena-Hard: Leading in Instruction Following
เกณฑ์มาตรฐาน Arena-Hard ประเมินความสามารถของโมเดลในการทำตามคำสั่งที่ซับซ้อน ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Qwen3 ในเกณฑ์มาตรฐานนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำความเข้าใจและดำเนินการตามคำแนะนำโดยละเอียด ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการควบคุมและการประสานงานที่แม่นยำ
Training Process: แนวทางสี่ขั้นตอน
เพื่อพัฒนาโมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริดนี้ Alibaba ใช้วิธีการฝึกอบรมสี่ขั้นตอน ซึ่งครอบคลุมถึง long chain-of-thought (CoT) cold start, reinforcement learning (RL) based on reasoning, thinking mode fusion และ general reinforcement learning
Long Chain-of-Thought (CoT) Cold Start: การสร้างรากฐาน
ขั้นตอน long chain-of-thought (CoT) cold start เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อสร้างคำอธิบายโดยละเอียดสำหรับกระบวนการให้เหตุผล สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลพัฒนาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับปัญหาและระบุขั้นตอนสำคัญที่จำเป็นในการแก้ปัญหา
Reinforcement Learning (RL) Based on Reasoning: การปรับปรุงกระบวนการให้เหตุผล
ขั้นตอน reinforcement learning (RL) based on reasoning เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อปรับปรุงกระบวนการให้เหตุผลผ่านการลองผิดลองถูก โมเดลจะได้รับรางวัลสำหรับการสร้างคำตอบที่ถูกต้องและบทลงโทษสำหรับการสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้อง สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้กลยุทธ์การให้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
Thinking Mode Fusion: การรวมแนวทางที่แตกต่างกัน
ขั้นตอน thinking mode fusion เกี่ยวข้องกับการรวมแนวทางการให้เหตุผลที่แตกต่างกันเพื่อสร้างโมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริด สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแนวทางที่แตกต่างกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
General Reinforcement Learning: การเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม
ขั้นตอน general reinforcement learning เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมในงานที่หลากหลาย สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลทั่วไปมีความรู้และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่และที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
Availability and Access
Qwen3 สามารถดาวน์โหลดได้ฟรีผ่าน Hugging Face, GitHub และ ModelScope นอกจากนี้ยังสามารถเข้าถึงได้โดยตรงผ่าน chat.qwen.ai การเข้าถึง API จะพร้อมใช้งานเร็วๆ นี้ผ่านแพลตฟอร์มการพัฒนาโมเดล AI ของ Alibaba นั่นคือ Model Studio นอกจากนี้ Qwen3 ยังเป็นเทคโนโลยีหลักเบื้องหลัง Quark ซึ่งเป็นแอปพลิเคชัน super assistant AI ที่โดดเด่นของ Alibaba
Hugging Face, GitHub, และ ModelScope: การเข้าถึงนวัตกรรมแบบเปิด
ความพร้อมใช้งานของ Qwen3 บน Hugging Face, GitHub และ ModelScope ช่วยให้ผู้พัฒนาและนักวิจัยทั่วโลกสามารถเข้าถึงโมเดลได้อย่างเปิดเผย สิ่งนี้ส่งเสริมความร่วมมือและเร่งนวัตกรรมในสาขา AI
chat.qwen.ai: การโต้ตอบโดยตรงกับ Qwen3
แพลตฟอร์ม chat.qwen.ai ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบโดยตรงกับ Qwen3 โดยมอบประสบการณ์ตรงกับความสามารถของโมเดล สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดสอบและประเมินโมเดลก่อนที่จะรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของตนเอง
Model Studio: การพัฒนา AI ที่คล่องตัว
การเข้าถึง API ที่กำลังจะมาถึงผ่านแพลตฟอร์ม Model Studio ของ Alibaba จะมอบสภาพแวดล้อมที่คล่องตัวแก่นักพัฒนาสำหรับการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ที่ขับเคลื่อนโดย Qwen3 สิ่งนี้จะเร่งการนำ Qwen3 ไปใช้และการรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลายยิ่งขึ้น
Quark: การขับเคลื่อน Alibaba’s AI Super Assistant
การรวม Qwen3 เป็นเทคโนโลยีหลักเบื้องหลัง Quark ซึ่งเป็นแอปพลิเคชัน super assistant AI ที่โดดเด่นของ Alibaba แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของบริษัทในการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ การผสานรวมนี้จะมอบประสบการณ์ที่ชาญฉลาดและใช้งานง่ายยิ่งขึ้นแก่ผู้ใช้ ขับเคลื่อนโดยความสามารถขั้นสูงของ Qwen3