Qwen3简介：大型语言模型的革命
Qwen3简介：大型语言模型的革命
Qwen系列语言模型的最新发布——Qwen3，标志着人工智能（AI）技术的一次重大飞跃。基于前代版本的成功，Qwen3在架构、推理能力和多项先进功能上都取得了显著提升，正在重新定义大型语言模型（LLM）在各个领域的应用。
在本文中，我们将深入探讨Qwen3的关键特性、性能表现、部署方式，以及如何利用这一强大的模型推动你的项目。
Qwen3的关键特性
1. 多样化的模型配置，满足不同需求
Qwen3提供了稠密（Dense）和专家混合（MoE）两种配置。无论是需要处理小规模任务的用户，还是追求高吞吐量的企业，Qwen3都能够提供适配的解决方案。模型的尺寸范围从小型（0.6B）到超大规模（235B-A22B），满足了不同场景的需求。
2. 无缝切换思维模式
Qwen3的一个亮点特性是能够在思维模式和非思维模式之间无缝切换。在思维模式下，Qwen3擅长复杂的推理任务，如数学计算、代码生成和逻辑推理。而在非思维模式下，Qwen3优化了常规对话和任务处理的效率，能够更快速地进行一般性交流。这种灵活性使得Qwen3能够在不同任务间自如转换，不会牺牲性能。
3. 卓越的推理能力
Qwen3在推理能力上相比前代（如QwQ和Qwen2.5）有了显著的提升。在思维模式和非思维模式下，Qwen3在代码生成、数学推理和常识逻辑推理等领域表现出色，超越了以往的模型，展现了强大的多任务处理能力。
4. 支持多语言
Qwen3支持100多种语言和方言，尤其在多语言指令跟随和翻译任务上表现尤为突出。这使得Qwen3成为全球化应用中处理语言问题的理想选择，能够满足来自不同语言用户的需求。
5. 更好的用户偏好对齐
Qwen3在创意写作、角色扮演、多人对话和指令跟随等任务中表现出色，能够提供更加自然、流畅的对话体验。通过精细的用户偏好对齐，Qwen3在这些领域实现了更高的表现，使其成为极具沉浸感的对话式AI。
Qwen3的性能
Qwen3在多个领域表现出了强大的性能，无论是在推理效率还是计算能力方面，都展现了卓越的优势。模型支持大规模推理，用户可以根据需求选择不同的计算资源。详细的性能评估结果可以参考官方的博客。
如何运行Qwen3
🤗 使用Transformers
Qwen3兼容流行的Transformers库，允许用户轻松地进行推理和训练。你可以直接使用以下代码示例来生成基于输入的内容。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer# 加载模型和分词器
model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")# 准备输入
prompt = "简短介绍一下大型语言模型。"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True,enable_thinking=True # 切换思维模式
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)# 执行文本生成
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=32768)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
使用ModelScope
对于中国大陆用户，推荐使用ModelScope，它提供类似Transformers的Python API，并解决了下载模型检查点的问题。
使用llama.cpp
llama.cpp能够在各种硬件上进行高效的LLM推理，并且支持Qwen3模型。
部署Qwen3
Qwen3支持多个推理框架，包括SGLang和vLLM，用户可以根据需求选择最适合的框架进行部署。
使用SGLang
SGLang是一个高效的推理框架，支持大规模语言模型。通过简单的命令即可启动一个支持OpenAI兼容API的服务。
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-8B --port 30000 --reasoning-parser qwen3
使用vLLM
vLLM是一个高吞吐量、内存高效的推理引擎，适合大规模LLM的部署。
vllm serve Qwen/Qwen3-8B --port 8000 --enable-reasoning-parser --reasoning-parser deepseek_r1
使用Qwen3进行开发
Qwen3支持工具调用（Tool Use），例如通过Qwen-Agent，可以为API添加额外的工具支持。此外，你还可以通过各种训练框架进行微调，以适应更特定的应用场景。
总结
Qwen3代表了语言模型技术的最新进展，它不仅在推理能力和多语言支持上有所突破，还在用户交互、推理效率和部署方式上提供了更多的选择。无论是在研究、开发还是商业应用中，Qwen3都能够提供强大的支持。
如果你希望在自己的项目中使用Qwen3，或者想要了解更多关于Qwen3的信息，欢迎访问Qwen3官网或查看官方文档。