模型性能与架构 - 阿里巴巴开源新一代通义千问模型Qwen3，参数量为235B，激活仅需22B，性能全面超越DeepSeek-R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型[1] - Qwen3采用混合专家（MoE）架构，是国内首个"混合推理模型"，集成"快思考"与"慢思考"功能，可大幅节省算力消耗[1] - Qwen3预训练数据量达36T，并在后训练阶段进行多轮强化学习，将非思考模式无缝整合到思考模型中[1] 评测表现 - 在AIME25奥数测评中，Qwen3斩获81.5分，刷新开源纪录[1] - 在LiveCodeBench代码能力评测中，Qwen3突破70分大关，表现超过Grok3[1] - 在ArenaHard人类偏好对齐测评中，Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1[2] - Qwen3在BFCL评测中创下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等顶尖模型[6] 成本与部署 - Qwen3部署成本大幅下降，仅需4张H20即可部署满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一[2] - Qwen3提供丰富的模型版本，包含2款30B、235B的MoE模型，以及6款密集模型（0.6B至32B）[3] - 30B参数MoE模型实现10倍以上性能杠杆提升，仅激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能[3] 应用场景 - Qwen3所有模型都是混合推理模型，API可按需设置"思考预算"，灵活满足不同场景需求[3] - 4B模型适合手机端，8B可在电脑和汽车端侧部署，32B最受企业大规模部署欢迎[3] - Qwen3原生支持MCP协议，具备强大的工具调用能力，结合Qwen-Agent框架可大幅降低编码复杂性[6] 开源与生态 - Qwen3采用Apache2.0协议开源，支持119多种语言，全球开发者可免费下载商用[6] - 阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问衍生模型数超10万个，成为全球第一开源模型[7]