芯耀
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Qwen3 是阿里巴巴通義千問團隊在 2025 年 4 月發(fā)布的最新大模型，相比 Qwen 歷史版本（如 Qwen2.5、Qwen1.5）以及 DeepSeek 的 R1 和即將發(fā)布的 R2 模型，在架構、性能、成本效率等方面均有顯著提升。
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1. Qwen3 相比 Qwen 歷史版本的主要升級
(1) 架構創(chuàng)新：混合推理 + MoE 設計
混合推理架構（快思考 + 慢思考）
Qwen3 首次引入“快思考”和“慢思考”雙模式，可根據(jù)任務復雜度動態(tài)調整計算資源：
快思考（非推理模式）：適用于簡單問答、指令執(zhí)行，響應延遲低至毫秒級。
慢思考（推理模式）：針對數(shù)學、代碼生成等復雜任務，啟用多步推理鏈（Chain of Thought），提升準確性。
用戶可設置“思考預算”（最大推理 tokens 數(shù)），平衡成本與質量。
MoE（混合專家）架構大幅提升效率
Qwen3-235B-A22B 總參數(shù) 2350 億，但僅激活 220 億（約 10%），相比傳統(tǒng)稠密模型（如 Qwen2.5-72B）計算成本降低 90%。
(2) 訓練數(shù)據(jù)與多語言能力
訓練數(shù)據(jù)翻倍（36 萬億 token，Qwen2.5 僅 18 萬億），涵蓋 STEM、編程、多語言文檔及合成數(shù)據(jù)。
支持 119 種語言，覆蓋全球 90% 以上人口，尤其優(yōu)化了小語種能力。
(3) 性能提升
數(shù)學能力：AIME25 奧數(shù)測評 81.5 分，刷新開源紀錄。
代碼能力：LiveCodeBench 評測突破 70 分，超越 Grok 3。
Agent 能力：BFCL 評測 70.8 分，優(yōu)于 OpenAI o1 和 Gemini 2.5 Pro。
(4) 部署成本大幅降低
僅需 4 張 H20 顯卡?即可部署 Qwen3-235B-A22B（成本約 50 萬），而 DeepSeek-R1 671B 需 12 張 A100（成本 200 萬）。
（5）關鍵性能提升
| 能力維度 | Qwen3表現(xiàn) | 對比Qwen2.5提升 |
|---|---|---|
| 數(shù)學推理 | AIME25奧數(shù)測評81.5分 | +22% |
| 代碼生成 | LiveCodeBench 70分 | +35% |
| Agent能力 | BFCL評測70.8分（超越Gemini 2.5 Pro） | +40% |
| 長文本 | 128K上下文，關鍵信息召回率98% | 上下文利用率提升50% |
（6）部署成本革命
硬件需求大幅降低：
Qwen3-235B-A22B僅需4張H20顯卡（成本約50萬）。
對比：同規(guī)模稠密模型需12張A100（成本200萬+）。
開源策略：
全系列Apache 2.0開源（含MoE架構細節(jié)），衍生模型已超10萬。
提供量化版本（INT4/INT8），可在消費級GPU（如RTX 4090）運行。
2. Qwen3 與 DeepSeek 的技術對比
(1) 架構對比
| 維度 | Qwen3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-R2（預計） |
|---|---|---|---|
| 架構 | MoE + 混合推理（動態(tài)激活 10%） | 傳統(tǒng)稠密架構（全參數(shù)激活） | Hybrid MoE 3.0（激活 6.5%） |
| 參數(shù)規(guī)模 | 235B（激活 22B） | 671B（全激活） | 1.2T（激活 78B） |
| 推理成本 | 4 張 H20（成本 50 萬） | 12 張 A100（成本 200 萬） | 預計比 Qwen3 更低 |
| 多模態(tài) | 文本+Agent 強化 | 純文本 | 支持文本+圖像輸入 |
(2) 性能對比
數(shù)學推理：Qwen3（AIME25 81.5 分） > DeepSeek-R1（未公布）。
代碼生成：Qwen3（LiveCodeBench 70 分） > DeepSeek-R1。
Agent 能力：Qwen3（BFCL 70.8 分） > DeepSeek-R1（56.9 分）。
(3) 開源生態(tài)
Qwen3：全系列 Apache 2.0 開源，衍生模型超 10 萬，超越 Llama。
DeepSeek：部分閉源，生態(tài)開放性較低。
3. DeepSeek 的技術優(yōu)勢
盡管 Qwen3 在多個方面領先，DeepSeek 仍有獨特優(yōu)勢：
萬億參數(shù)規(guī)模（R2 預計 1.2T），可能帶來更強的長文本理解能力。
更極致的稀疏激活（6.5% vs Qwen3 的 10%），進一步降低推理成本。
多模態(tài)支持（R2 新增圖像輸入），彌補 R1 的短板。
專業(yè)領域優(yōu)化（醫(yī)療、工業(yè)質檢等），在特定任務上超越專家組。
4. 總結
Qwen3 優(yōu)勢：
混合推理架構（靈活平衡效率與深度）
MoE 超高效率（激活參數(shù)僅 10%，成本極低）
開源生態(tài)最強（全系列 Apache 2.0，衍生模型超 10 萬）
多語言 & Agent 能力突出（119 種語言，BFCL 70.8 分）
DeepSeek 優(yōu)勢（R2 預期）：
萬億參數(shù) + 超稀疏激活（可能帶來更強推理能力）
多模態(tài)支持（文本+圖像輸入）
專業(yè)領域優(yōu)化（醫(yī)療、工業(yè)等垂直場景）
未來競爭焦點：Qwen3?已搶占“高效 MoE + 混合推理”高地，DeepSeek R2 需在萬億參數(shù)效率和多模態(tài)能力上突破才能反超。
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