QWEN3 -Modelle: Zugriff, Funktionen, Anwendungen und mehr

Qwen hat still ein Modell nach dem anderen hinzugefügt. Jedes seiner Modelle ist voller Merkmale und Größen, die so quantifiziert sind, dass es einfach unmöglich zu ignorieren ist. Nach QVQ, QWEN2.5-VL und QWEN2.5-OMNI in diesem Jahr hat das QWEN-Team nun seine neueste Modelsfamilie-Qwen3-veröffentlicht. Diesmal haben sie nicht nur acht verschiedene Modelle veröffentlicht - von einem Parametermodell von 0,6 Milliarden bis zu einem 235 -Milliarden -Parametermodell - konkurrieren mit Topmodellen wie O1 von OpenAI, Gemini 2.5 Pro, Deepseek R1 und mehr. In diesem Blog werden wir die QWEN3 -Modelle im Detail untersuchen und ihre Funktionen, Architektur, Trainingsprozess, Leistung und Anwendungen verstehen. Fangen wir an.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Qwen3?
  • Einführung in die QWEN3 -Modelle
• Schlüsselmerkmale von QWEN3
  • Hybridansatz
  • Flexibil -Denken
  • MCP & Agentenunterstützung
  • Verbessert vor und nach dem Training
  • Barrierefunktionen
• QWEN3-Modelle: praktische Anwendungen
  • Aufgabe 1: Komplexes logisches Denken
  • Aufgabe 2: Codierung
  • Aufgabe 3: Bildanalyse
• QWEN3: Benchmark -Leistung
• Wie kann ich QWEN3 -Modelle zugreifen?
• Anwendungen von QWEN3 -Modellen
• Abschluss

Was ist Qwen3?

QWEN3 wurde von der Alibaba -Gruppe entwickelt und ist die dritte Generation von QWEN -Modellen, die bei verschiedenen Aufgaben wie Codierung, Argumentation und Sprachverarbeitung hervorragend sind. Die QWEN3 -Familie besteht aus 8 verschiedenen Modellen, die aus 235 b, 30b, 32 b, 14 b, 8b, 4b, 1,7 b und 0,6 B bestehen. Alle Modelle sind multi-modal, was bedeutet, dass sie Text, Audio, Bild und sogar Videoeingaben aufnehmen können und frei verfügbar gemacht wurden.

Diese Modelle konkurrieren mit hochrangigen Modellen wie O1, O3-Mini, GROK 3, Gemini 2.5 Pro und mehr. Tatsächlich übertrifft diese neueste Serie von QWEN -Modellen nicht nur die beliebten Modelle, sondern markiert auch eine signifikante Verbesserung gegenüber vorhandenen Modellen der QWEN -Serien in vergleichbaren Parameterkategorien. Beispielsweise übertrifft das Modell QWEN-30B-A3B (30 Milliarden Parameter mit 3 Milliarden aktivierten Parametern) das QWQ-32B-Parametermodell, das alle 32 Milliarden Parameter aktiviert ist, aktiviert.

Einführung in die QWEN3 -Modelle

Die QWEN3-Serie wird mit 8 Modellen gepackt, aus denen zwei Modelle der Mischung aus Expert (MEE) sind, während die anderen 6 dichte Modelle sind. Die folgende Tabelle besteht aus Details zu all diesen Modellen:

Modellname	Gesamtparameter	Aktivierte Parameter (für MOE -Modelle)	Modelltyp
QWEN3-235B-A22B	235 Milliarden	22 Milliarden	MOE (Mischung von Experten)
QWEN3-30B-A3B	30 Milliarden	3 Milliarden	MOE (Mischung von Experten)
QWEN3-32B	32 Milliarden	N / A	Dicht
Qwen3-14b	14 Milliarden	N / A	Dicht
Qwen3-8b	8 Milliarden	N / A	Dicht
Qwen3-4b	4 Milliarden	N / A	Dicht
Qwen3-1.7b	1,7 Milliarden	N / A	Dicht
Qwen3-0.6b	0,6 Milliarden	N / A	Dicht

In MOE-Modellen wie QWEN3-235B-A22B und QWEN3-30B-A3B werden verschiedene Teile des Netzwerks oder „Experten“ basierend auf verschiedenen Eingaben aktiviert, wodurch sie hocheffizient sind. In dichten Modellen wie QWEN3-14B werden alle Netzwerkteile für jeden Eingang aktiviert.

Schlüsselmerkmale von QWEN3

Hier sind einige wichtige Highlights zu den QWEN3 -Modellen:

1. Hybridansatz

(i) Denkmodus: Dieser Modus ist nützlich, wenn es sich um komplexe Aufgaben handelt, die mehrstufige Argumentation, logische Ableitung oder erweiterte Problemlösung beinhalten. In diesem Modus unterteilt das QWEN3 -Modell das angegebene Problem in kleine, überschaubare Schritte, um eine Antwort zu erreichen.

(ii) Nichtdenkungsmodus: Dieser Modus ist ideal für Aufgaben, die schnelle und effiziente Antworten wie Echtzeitgespräche, Informationsabruf oder einfache Q & A erfordern. In diesem Modus generieren die QWEN3 -Modelle schnell Antworten basierend auf ihrem vorhandenen Wissen oder nur einer einfachen Websuche.

Dieser hybride Ansatz wird jetzt bei allen leistungsstarken LLMs sehr beliebt, da der Ansatz eine bessere Nutzung der LLMs-Funktionen ermöglicht und eine vernünftige Verwendung von Token ermöglicht.

2. Flexibilen denken

Die neuesten Modelle der QWEN3 -Serie geben den Benutzern, auch die „Tiefe“ des Denkens zu steuern. Dies ist das erste seiner Art, bei dem der Benutzer auswählt, wann die Ressourcen „Denken“ für ein bestimmtes Problem verwendet werden möchten. Auf diese Weise können Benutzer ihre Budgets für eine bestimmte Aufgabe besser verwalten, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Kosten und Qualität zu erreichen.

3. MCP & Agentic Support

Die QWEN3 -Modelle wurden für die Codierung und die Agentenfunktionen optimiert. Diese sind auch mit einer verbesserten Unterstützung des Modellkontextprotokolls (MCP) geliefert. Die QWEN3 -Modelle zeigen dies, indem sie bessere Interaktionsfunktionen mit der externen Umgebung zeigen. Sie sind auch voller verbesserter "Tool Calling" -Fähigkeit, die sie für den Aufbau intelligenter Agenten wesentlich machen. Tatsächlich haben sie „Qwen-Agent“ ein separates Tool veröffentlicht, mit dem intelligente Agenten mit QWEN-Modellen erstellt werden können.

4. Verbesserte Vor- und Nach-Training

(i) Vorausbildung: Sein Vorab-Prozess war ein 3-Stufen-Prozess. Der erste Schritt umfasste das Training über 30 Billionen Token mit einer 4K -Kontextlänge. Der zweite Schritt umfasste das Training in den Aufgaben von MINT, Codierung und Argumentation, während der letzte Schritt das Training mit langkontexten Daten umfasste, um die Kontextlänge auf 32-km-Token zu erweitern.

(ii) Post-Training: Die QWEN3-Modelle, die den hybriden „Denken“ -Ansatz unterstützen, unterstützen den 4-Stufen-Argumentationsprozess. Die 4 Schritte umfassten einen langen Ketten, der den Gedanken (COT) kalten Start, das Argumentationsbasierte Verstärkungslernen (RL), den Denkmodus-Fusion und schließlich allgemeines Verstärkungslernen beinhalteten. Das Training von leichten Modellen umfasste die Destillation der Basismodelle.

5. Barrierefreiheit

(i) Offenes Gewicht: Alle QWEN3 -Modelle sind unter der Apache 2.0 -Lizenz offen. Dies bedeutet, dass Benutzer diese Modelle ohne größere Einschränkungen herunterladen, verwenden und sogar ändern dürfen.

(ii) Mehrsprachiger Unterstützung: Das Modell unterstützt derzeit über 119 Sprachen und Dialekte und macht es zu einem der wenigen neuesten LLMs, die sich auf die Sprachinklusivität konzentrieren.

QWEN3-Modelle: praktische Anwendungen

Nachdem wir alle ihre Funktionen im Detail besprochen haben, ist es an der Zeit, die Funktionen von QWEN3 -Modellen zu untersuchen. Wir werden die folgenden drei Modelle testen: QWEN3-235B-A22B, QWEN3-30B-A3B und QWEN3-32B bei den folgenden drei Aufgaben:

1. Komplexes logisches Denken
2. Codierung
3. Bildanalyse

Fangen wir an.

Aufgabe 1: Komplexes logisches Denken

Prompt: “An astronaut travels from Earth to a distant star 8 light-years away at 0.8c (80% the speed of light), as measured from Earth's frame. At the midpoint of the journey, the astronaut detours near a black hole, where strong gravitational time dilation occurs. The detour lasts 1 year in the astronaut's frame, but in that region, time passes 10× slower compared to outside due to gravitational effects.

Der Astronaut behauptet, dass sie, einschließlich des Umwegs, nur 6 Jahre für sie während der gesamten Reise vergingen.

Bewerten Sie, ob die Behauptung des Astronauten, „nur 6 Jahre vergangen“, mit den bekannten relativistischen Effekten übereinstimmen, ob die Behauptung des Astronauts mit besonderen relativistischen Effekten des Astronauts überschritten wird. Geben Sie eine Schritt-für-Schritt-Erklärung an, wenn Sie die Zeit in der einheitlichen Bewegung und in der Nähe des Schwarzen Lochs berücksichtigen. “

Modell: QWEN3-30B-A3B

Ausgabe:

Rezension:

Es ist beeindruckend, wie schnell dieses Modell funktioniert! Es löst das Problem Schritt für Schritt und erklärt jeden Schritt einfach. Das Modell enthält dann detaillierte Berechnungen, die für die Problemanweisung relevant sind, und generiert dann das Ergebnis. Es erklärt das Ergebnis weiter und stellt sicher, dass alle Punkte effektiv abgedeckt werden.

Aufgabe 2: Codierung

Eingabeaufforderung: „Erstellen Sie eine Webseite, auf der Benutzer basierend auf dem Wetter, der Anlass, der Tageszeit und der Preisspanne das beste Outfit für sie vorschlagen.“

Modell: QWEN3-235B-A22B

Ausgabe:

Rezension:

Das Modell generierte den Code für die Webseite schnell mit allen relevanten Eingaben und es war einfach, den Code mit der Funktion „Artefakte“ innerhalb der QWenchat -Schnittstelle zu testen. Nachdem der Code implementiert war, habe ich die Details der generierten Webseite nur hinzugefügt und die Outfit -Empfehlungen basierend auf meinen Anforderungen erhalten - alles innerhalb weniger Sekunden! Dieses Modell zeigte Geschwindigkeit mit Genauigkeit.

Aufgabe 3: Bildanalyse

Eingabeaufforderung: „Analysieren Sie die folgenden Bilder und ordnen Sie die Modelle in der absteigenden Reihenfolge ihrer Leistung auf dem Benchmark„ LivecodeBench “an.

Modell: Qwen3-32b

Ausgabe:

Rezension:

Das Modell ist hervorragend bei der Bildanalyse. Es scannt die beiden Bilder schnell und basierend darauf liefert das Modell das Ergebnis des Formats, das wir angefordert haben. Das Beste an diesem Modell ist, wie schnell es die gesamten Informationen verarbeitet und die Ausgabe generiert.

QWEN3: Benchmark -Leistung

Im letzten Abschnitt haben wir die Leistung von 3 verschiedenen QWEN3 -Modellen bei 3 verschiedenen Aufgaben gesehen. Alle drei Modelle haben mich gut abschneiden und überraschte mich mit ihrem Ansatz zur Problemlösung. Schauen wir uns nun die Benchmark -Leistung der QWEN -Modelle im Vergleich zu den anderen Topmodellen und früheren Modellen in der QWEN -Serie an.

Im Vergleich zu den Top-Stufe-Modellen wie OpenAI-O1, Deepseek-R1, GROK 3, Gemini 2.5 Pro-Qwen-235b-A22B steht zu Recht ein klarer Champion, und dies zu Recht. Es liefert eine herausragende Leistung für Coding und mehrsprachige Richtlinien für die Sprachunterstützung.

Tatsächlich konnte auch das kompakte Modell QWEN3-32B mehrere Modelle übertreffen, was es für viele Aufgaben zu einer kostengünstigen Wahl machte.

Im Vergleich zu seinen Vorgängern übertreffen QWEN3-Modelle: QWEN3-30B-A3B und QWEN3-4B die meisten vorhandenen Modelle. Diese Modelle bieten nicht nur eine bessere Leistung, sondern auch mit ihren kostengünstigen Preisgestaltung.

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Wie kann ich QWEN3 -Modelle zugreifen?

Um auf die QWEN3 -Modelle zuzugreifen, können Sie eine der folgenden Methoden verwenden:

1. Öffnen Sie Qwenchat

   Fahren Sie nach Qwenchat.

2. Wählen Sie das Modell aus

   Wählen Sie das Modell aus, mit dem Sie aus der auf der linken Seite vorhandenen Dropdown-Mitte des Bildschirms arbeiten möchten.

3. Zugriff auf postgebildete und vorgebildete Modelle

   Um auf die nachgebildeten Modelle und ihre vorgeborenen Gegenstücke zuzugreifen, gehen Sie zum Umarmungsgesicht, Modelscope und Kaggle.

4. Bereitstellung der Modelle

   Für die Bereitstellung können Sie Frameworks wie Sglang und VLLM verwenden.

5. Zugriff auf die Modelle lokal zugreifen

   Um auf diese Modelle lokal zuzugreifen, verwenden Sie Tools wie Ollama, LMstudio, MLX, LLAMA.CPP und Ktransformers.

Anwendungen von QWEN3 -Modellen

QWEN3 -Modelle sind beeindruckend und können eine große Hilfe bei Aufgaben wie folgt sein:

1. Agentengebäude: Die QWEN3-Modelle wurden mit verbesserten Funktionen für Funktionen entwickelt, die sie zu einer idealen Wahl für die Entwicklung von KI-Agenten machen. Diese Agenten können uns dann bei verschiedenen Aufgaben helfen, die Finanzen, Gesundheitswesen, HR und mehr betreffen.
2. Mehrsprachige Aufgaben: Die QWEN3 -Modelle wurden in verschiedenen Sprachen geschult und können eine großartige Wertschöpfung für die Entwicklung von Tools sein, die Unterstützung in mehreren Sprachen erfordern. Diese können Aufgaben wie Übersetzung, Sprachanalyse und Verarbeitung in Echtzeit mit Echtzeit beinhalten.
3. Mobile Anwendungen: Die kleinen QWEN3-Modelle kleiner sind deutlich besser als die anderen SLMs in derselben Kategorie. Diese können verwendet werden, um mobile Anwendungen mit LLM -Unterstützung zu entwickeln.
4. Entscheidungsunterstützung für komplexe Probleme: Die Modelle haben einen Denkmodus, der dazu beitragen kann, komplexe Probleme wie Projektionen, Asset -Planung und Ressourcenmanagement aufzubauen.

Abschluss

In einer Welt, in der es in jeder neuesten LLM von Top -Unternehmen wie OpenAI und Google Parameter hinzufügt, bringen QWEN3 -Modelle die Effizienz auch den kleinsten ihrer Modelle. Diese können für alle ausprobieren und wurden öffentlich zur Verfügung gestellt, um Entwicklern dabei zu helfen, erstaunliche Anwendungen zu erstellen.

Sind diese Modelle bahnbrechend? Vielleicht nicht, aber sind diese besser? Auf jeden Fall ja! Darüber hinaus ermöglichen diese Modelle mit flexibles Denken, Ressourcen entsprechend der Komplexität der Aufgaben zuzuweisen. Ich freue mich immer auf QWEN -Modellveröffentlichungen, da sie Qualität und Funktionen verpacken und ein Ergebnis herausschlagen, das die meisten Top -Modelle noch nicht erreichen konnten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonQWEN3 -Modelle: Zugriff, Funktionen, Anwendungen und mehr. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!