就在几天前，阿里巴巴的Qwen团队发布了最新的开源Qwen3大型推理模型系列，今天又推出了Qwen2.5-Omni-3B，这是其前代多模态模型架构的轻量级版本，旨在在消费级硬件上运行，同时不牺牲文本 ...

值得注意的是，小米官方表示，MiMo-7B在相同强化学习训练数据下，数学与代码领域的表现显著优于当前业界广泛使用的DeepSeek-R1-Distill-7B和Qwen2.5-32B ...

对于小一点的 MoE 模型：Qwen3-30B-A3B，其激活量只有 QwQ-32B 的 10%，其表现超过 DeepSeek V3/GPT-4o Qwen3-4B 这样的小模型，也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 「思考 ...

In response to these constraints, Alibaba has released Qwen2.5-Omni-3B, a 3-billion parameter variant of its Qwen2.5-Omni model family. Designed for use on consumer-grade GPUs—particularly those with ...

甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型，也能达到 Qwen2.5-72B-Instruct 的水平。 除了上述两款 MOE 模型，此次还发布了 6 款 Dense 模型，分别是：Qwen3-32B、Qwen3-14B ...

"Notably, our smaller MoE model, Qwen3-30B-A3B, surpasses QwQ-32B, and even the compact Qwen3-4B rivals the performance of the much larger Qwen2.5-72B-Instruct," the company added in a blog post on ...

首先在数据上，Qwen3预训练使用的数据约是Qwen2.5的2倍，达到36万亿token，涵盖119种语言和方言。 并使用Qwen2.5处理数据。用Qwen2.5-VL提取PDF中的文本 ...

就连Qwen3-4B这样仅有40亿参数的模型，也能匹敌Qwen2.5中具有720亿参数模型的性能，数学、编码等测试也能超过DeepSeek-V3和GPT-4o。 Qwen3模型的一大亮点还在于，具备快思考和慢思考两种模式。

其中，千问3的30B参数MoE模型实现了10倍以上的模型性能杠杆提升，仅激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；千问3的稠密模型性能继续突破，一半的参数量可实现同样的高性能，如32B版本的千问3 ...

在推理能力方面，Qwen3系列在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越了QwQ（在思考模式下）和Qwen2.5 instruct models（在非思考模式下）。Qwen3系列还支持MCP（模型上下文协议），增强了Agent能力 ...

仅激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；千问3的稠密模型性能继续突破，甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。 同时，所有千问3模型都是混合推理模型，API可按需设置 ...

今年以来，通义千问团队表现活跃，先后开源发布旗舰模型Qwen2.5-Max、推理模型QwQ-32B和首个全模态大模型Qwen2.5-Omni。目前，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 ...