Qwen全面升级非思考模型,3B激活、256K长文、性能直逼GPT-4o
henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
Happy QwensWeek果然名不虚传。
Qwen的基础模型接连开源,现在
全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507也闪电上线。
仅激活
3B
参数,就能取得媲美Gemini 2.5-Flash(non-thinking)、GPT-4o等顶尖闭源模型的超强性能。
相较前代的非思考模型Qwen3-30B-A3B Non-Thinking,这次“小更新”使模型的通用能力方面得到了关键提升。
其中,模型的推理能力(AIME25)提升了183.8%,而对其能力(Arena-Hard v2)则提升了178.2%。此外,模型的长文本处理能力也由前代的128K提升至256K。
小更新、大不同
正如开头提到的,相较于前代非思考模型,Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在推理能力和对齐能力方面实现了大幅跃升,长文本处理能力也从128K提升至256K。 除此之外,模型在多语言长尾知识覆盖、主观与开放任务的文本质量、代码生成、数学计算、工具使用等通用能力上也表现出全面进步,展现出更强的通用性与实用性。面对从海量文档中提取支持某一主题的全部证据这一任务,Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507不仅超越了网友此前使用过的所有模型,还有效解决了诸如对话轮次耗尽、工具调用失败、信息遗漏与误检等常见问题。 相比之下,其他模型往往会在处理长文本时出现 大面积内容丢失 ,而Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在 极端情况 下也仅 偶尔遗漏少量文档 ,展现出惊人的 稳定性和精度 。这一性能的背后,正是Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在长文本处理能力方面的核心优势。得益于其支持256K的上下文窗口以及更稳健的长程依赖建模能力,模型能够“读懂并记住”庞大的输入信息,保持语义连贯、细节清晰。 同时,它还具备更强的推理能力与检索调用策略,从而在复杂任务中实现高效、精准的信息整合与输出,真正体现了其在大规模文档理解和多步推理场景下的实用价值。
Qwen3家族
在最近的一周多时间里,Qwen一口气放出了好几款模型:- 07.30: Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 (Qwen3-30B-A3B 非思考模式的更新版本)
- 07.25: Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 (Qwen3-235B-A22B 思考模式的更新版本)
- 07.22: Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct (Qwen3-Coder)
- 07.21: Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (Qwen3-235B-A22B 非思考模式的更新版本)
- Qwen3:第三代千问模型
- 30B:总参数量为30B(Billion=十亿)
- A3B:激活参数为3B
- Instruct-2507:指令微调版本,发布时间为2025年7月。
- 旗舰模型Qwen3-235B-A22B: 235B总参数,22B激活参数。
- 较小的MoE模型Qwen3-30B-A3B: 30B总参数,3B激活参数(另有预训练版本Qwen3-30B-A3B-Base)
[1]https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1950227114793586867
[2]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1mcg4qt/qwen330ba3b_small_update/
[3]https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
[4]https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法! — 完 —
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