首頁阿里巴巴的開源 Qwen AI 模型打破推理紀錄
阿里巴巴的 Qwen 團隊推出了新版本的開源推理 AI 模型，展示了非凡的基準結果。
Introducing Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507.在過去的三個月裡，Qwen 團隊一直在強化模型的「思考能力」，努力提升推理過程的質量和深度。
其結果是，該模型在邏輯推理、複雜數學、科學挑戰和先進編碼等要求最嚴苛的領域中真正大放異彩。在通常需要人類專業知識的領域中，最新的 Qwen 模型為開源 AI 設定了新的標準。
在推理基準上，Qwen 最新的開源 AI 模型在 AIME25 上獲得 92.3 分，在 LiveCodeBench v6 的編碼上獲得 74.1 分。它在更廣泛的能力評估中也表現優異，在Arena-Hard v2（一項評估與人類偏好一致性的指標）中獲得79.7分。
基本上，這是來自 Qwen 團隊的大型推理 AI 模型，總共擁有 2,350 億個參數。然而，它採用的是 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，意即在任何特定時間，只有這些參數的子集 (約 220 億個) 處於活躍狀態。將它想像成一個由 128 位待命專家組成的龐大團隊，但實際上只有最頂尖的八位專家在處理特定任務。
它最突出的特質之一就是超強的記憶體容量。Qwen 的開放原始碼推理 AI 模型原生支援 262,144 個字元的上下文長度，為需要理解大量資訊的任務提供了顯著的優勢。
對於開發者和愛好者而言，Qwen 團隊簡化了入門流程。該模型可在 Hugging Face 上存取，並可使用 sglang 或 vllm 等工具來設定個人 API 端點。該團隊也強調他們的 Qwen-Agent 框架是利用模型的工具呼叫功能的最佳方法。
為了讓這個開放原始碼的 AI 推理模型達到最佳效能，Qwen 團隊提供了幾項建議。他們建議標準任務的輸出長度約為 32,768 個字元，但對於高度複雜的問題，可增加至 81,920 個字元，讓 AI 有足夠的空間「思考」。他們也建議在您的提示中使用明確的指示，例如針對數學問題要求「逐步推理」的方法，以獲得最精確、最有條理的回覆。
全新 Qwen 模型的推出，提供了一個強大、開放源碼的推理人工智能，能夠與領先的專利模型競爭，尤其是在處理複雜、智力要求高的挑戰時。觀察開發者社群如何運用這項技術，將會是一件非常有趣的事。
另請參閱：AI 行動計劃：美國的領導地位不容挑戰
有興趣從業界專家身上加深您對 AI 和大資料的認識嗎？參加在阿姆斯特丹、加州和倫敦舉行的 AI & Big Data Expo。這項綜合活動與其他大型會議同時舉行，包括智慧自動化會議 (Intelligent Automation Conference)、BlockX、數位轉型週 (Digital Transformation Week)，以及網路安全與雲端博覽會 (Cyber Security & Cloud Expo)。
在此瞭解更多由 TechForge 提供的即將舉行的企業技術活動和網路研討會。
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評論 (1)
0/500
![HaroldMoore]()
AlibabaのオープンソースAIがまたすごい成果を出しましたね！Qwenの推論能力、本当に進化が早い。最近は色んな企業が自社モデルを公開して競争が激しいけど、オープンソースでここまでできると、商用モデルもプレッシャー感じるんじゃないかな？個人的には、こういう技術がもっと手軽に使えるようになったら、普段の仕事の効率も上がりそうで楽しみです✨
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