Qwen3是阿里通义千问团队最新发布的大语言模型系列，属于人工智能领域的前沿成果，在模型架构、功能特性、性能表现、多语言支持、应用适配等方面均有显著提升，以下为你展开介绍：
模型架构
Qwen3系列模型包含MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）和Dense（稠密模型）两种架构：
功能特性
思考模式/非思考模式无缝切换：Qwen3最显著的更新是引入了「思考模式/非思考模式」的无缝切换。思考模式下，模型会逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案，适合需要深入思考的复杂问题；非思考模式则提供快速的即时响应，适用于简单问题。用户可根据具体需求控制模型的“思考”程度，实现效果、成本、时间上的平衡。
强大的Agent和代码能力：Qwen3在Agent和代码能力方面有所加强，能够更好地完成各种任务，如自动化操作、智能决策以及编写、调试和优化代码等。
对MCP的更好支持：Qwen3对MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）有了更好的支持，方便与其他系统和服务进行集成和交互。
性能表现
旗舰模型性能卓越：本次发布的旗舰模型是Qwen3-235B-A22B，在代码、数学、通用能力等基准测试中，其水平超过671B的DeepSeek R1，展现出强大的性能优势。
小模型表现亮眼：对于小一点的MoE模型Qwen3-30B-A3B，其激活量只有类似规模模型的10%，但表现超过DeepSeek V3/GPT-4o。Qwen3-4B这样的小模型，也能匹敌Qwen2.5-72B-Instruct，说明Qwen3在不同规模模型上都实现了性能的大幅提升。
多语言支持
Qwen3支持了119个语种和方言，相比Qwen2支持的29种语言（中英文+27种其他语言），有了极大的扩展，能够更好地满足全球用户的需求。
训练方法
预训练：Qwen3的训练数据翻倍，约36万亿个token，涵盖了119种语言和方言。这些数据来源于互联网信息的收集以及通过Qwen2.5-VL从各PDF中提取内容并改进质量。为了补充数学和编程领域的训练数据，还使用了Qwen2.5-Math和Qwen2.5-Coder生成合成数据。预训练过程分为三个阶段，第一阶段在30万亿tokens的数据上预训练，使用4K的上下文长度，帮助模型建立基本的语言技能和常识理解；第二阶段增强STEM领域（科学、技术、工程、数学）和编程任务的训练，增加5万亿tokens的数据量，提升模型的推理能力；第三阶段通过加入高质量的长文本数据，扩展上下文长度到32K，让模型能够处理更长的输入。
后训练：后训练是让模型实现“逐步推理”和“快速响应”的关键，通过四个阶段的优化，使Qwen3在复杂任务和简单任务中都有出色表现。第一阶段是长链推理冷启动，通过微调多样化的推理数据，让模型具备处理复杂任务的基本能力；第二阶段利用强化学习进一步提升模型的推理能力；第三阶段实现思考模式和非思考模式融合，允许模型灵活切换工作模式；第四阶段进行通用任务强化学习，通过对20多个常见任务的强化学习微调，确保模型能够在不同应用场景下灵活应对。
应用适配
Qwen-Agent项目：Qwen有一个配套的Qwen-Agent项目，可以方便地使用API进行工具调用，或结合现有的工具链进行扩展，为开发者提供了更多的便利和可能性。
企业智能体解决方案：以联想百应智能体为例，其接入Qwen3后全面升级智能体服务体系，从标准化场景到个性化轻定制，助力中小企业在全球竞争中脱颖而出。百创Lab将率先接入千问3，成为企业打造智能体的最佳伙伴，为企业提供更全面的AI赋能解决方案，帮助企业快速搭建部署企业专属AI应用，降低技术使用门槛，构建专属的智能生态。
