La API de Qwen 3 es una interfaz compatible con OpenAI desarrollada por Alibaba Cloud, que permite a los desarrolladores integrar modelos de lenguaje grandes y avanzados de Qwen 3 (disponibles tanto en arquitecturas densas como de mezcla de expertos (MoE)) en sus aplicaciones para tareas como generación de texto, razonamiento y soporte multilingüe.
Descripción general de Qwen 3
Características clave
- Capacidades de razonamiento híbrido:Qwen 3 integra funciones de IA convencionales y razonamiento dinámico avanzado, mejorando la adaptabilidad y la eficiencia para los desarrolladores.
- GlobalLa familia de modelos incluye modelos densos (parámetros de 0.6B a 32B) y dispersos (30B con parámetros activados de 3B, 235B con parámetros activados de 22B), que satisfacen una amplia gama de aplicaciones.
- Ventana de contexto extendida:La mayoría de los modelos Qwen 3 admiten una ventana de contexto de token de 128K, lo que facilita el procesamiento de documentos extensos y tareas complejas.
- Soporte multimodal:Los modelos Qwen 3 son capaces de procesar entradas de texto, imágenes, audio y video, lo que los hace adecuados para diversas aplicaciones, incluidas interacciones de voz en tiempo real y análisis de datos visuales.
- Accesibilidad de código abierto:Todos los modelos Qwen 3 cuentan con la licencia Apache 2.0 y están disponibles a través de plataformas como Hugging Face y ModelScope.
Arquitectura técnica
Variantes de modelo
Qwen 3 abarca una gama de modelos para abordar distintas necesidades computacionales:
- Modelos densos:Disponible en tamaños de parámetros 0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B y 32B.
- Modelos dispersos:Incluye un modelo 30B con parámetros activados 3B y un modelo 235B con parámetros activados 22B.
La arquitectura permite una implementación eficiente en diferentes configuraciones de hardware, desde dispositivos móviles hasta servidores de alto rendimiento.
Comprensión contextual
Con una ventana de contexto de token de 128K, los modelos Qwen 3 pueden mantener la coherencia durante interacciones extendidas, lo que los hace adecuados para tareas que requieren una comprensión contextual profunda, como la generación de contenido de formato largo y la resolución de problemas complejos.
Evolución de la serie Qwen
De Qwen a Qwen 3
La serie Qwen ha experimentado una evolución significativa:
- Qwen:Se presentó como modelo de lenguaje base preentrenado y demostró un desempeño superior en diversas tareas.
- Qwen-Chat:Modelos de chat optimizados con técnicas de alineación humana, que muestran capacidades avanzadas de uso de herramientas y planificación.
- Qwen2Se amplió el conjunto de modelos con modelos de lenguaje optimizados para instrucciones, con rangos de parámetros de 0.5 a 72 mil millones. El modelo insignia, Qwen2-72B, mostró un rendimiento excepcional en diversas pruebas de referencia.
- Qwen2.5:Se introdujeron modelos como Qwen2.5-Omni, capaz de procesar texto, imágenes, vídeos y audio, y generar salidas tanto de texto como de audio.
- Qwen 3:La última iteración, que incorpora capacidades de razonamiento híbrido y eficiencia mejorada, marca un avance significativo en la serie.
Rendimiento de referencia
Superando significativamente a modelos anteriores como QwQ y Qwen2.5, Qwen3 ofrece capacidades superiores de matemáticas, codificación, razonamiento lógico, escritura creativa y diálogo interactivo. La variante Qwen3-30B-A3B incluye 30.5 3.3 millones de parámetros (48 millones activados), 128 capas, 8 expertos (131 activados por tarea) y admite hasta XNUMX XNUMX contextos de tokens con YaRN, estableciendo un nuevo estándar entre los modelos de código abierto.
- AIME25:Qwen3 obtuvo 81.5 puntos, estableciendo un nuevo récord de código abierto.
- LiveCodeBench: Qwen3 obtuvo más de 70 puntos, incluso mejor que Grok3.
- ArenaHard: Qwen3 superó a OpenAl-o1 y DeepSeek-FR1 con 95.6 puntos.
Ejemplo de código
Los desarrolladores pueden interactuar con los modelos Qwen 3 utilizando el siguiente fragmento de código Python:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Load tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-3-14B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-3-14B")
# Encode input prompt
input_text = "Explain the significance of hybrid reasoning in AI models."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
# Generate response
output = model.generate(input_ids, max_length=200)
response = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
print(response)
Este ejemplo demuestra cómo cargar un modelo Qwen 3 y generar una respuesta a una solicitud dada utilizando la biblioteca Hugging Face Transformers.
Conclusión
Qwen 3 representa un hito significativo en el desarrollo de la IA de Alibaba, ofreciendo capacidades de razonamiento mejoradas, escalabilidad y compatibilidad multimodal. Su disponibilidad en código abierto bajo la licencia Apache 2.0 fomenta su adopción generalizada y una mayor innovación en la comunidad de IA. A medida que el panorama de la IA continúa evolucionando, Qwen 3 posiciona a Alibaba como un actor clave tanto en el ámbito nacional como internacional.
Como llamar Qwen 3 API de CometAPI
Qwen 3 Precios de la API en CometAPI:
| Versión del modelo | Qwen3 235B A22B | Qwen: Qwen3 30B A3B | Qwen3 8B |
| Precio en CometAPI | Tokens de entrada: $1.6/M tokens | Tokens de entrada: $0.4/M tokens | Tokens de entrada: $0.32/M tokens |
| Tokens de salida: $4.8 / M tokens | Tokens de salida: $1.2 / M tokens | Tokens de salida: $0.96 / M tokens | |
| nombre del modelo | qwen3-235b-a22b | qwen3-30b-a3b | qwen3-8b |
| ilustrar | Este es el modelo insignia de la serie Qwen3, con 235 mil millones de parámetros, que utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE). | qwen3-30b-a3b: Con 30 mil millones de parámetros, equilibra el rendimiento y los requisitos de recursos, adecuado para aplicaciones de nivel empresarial. | Un modelo liviano con 800 millones de parámetros, diseñado específicamente para entornos con recursos limitados (como dispositivos móviles o servidores de baja configuración). |
Pasos requeridos
- Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
- Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.
- Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/
Métodos de uso
- Seleccione la opción "
qwen3-235b-a22b""qwen3-30b-a3b""qwen3-8bPunto final para enviar la solicitud de API y configurar el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece la prueba de Apifox para su comodidad. - Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
- Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
- . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Para obtener información sobre el modelo publicado en Comet API, consulte https://api.cometapi.com/new-model.
Para obtener información sobre el precio del modelo en Comet API, consulte https://api.cometapi.com/pricing.
Vea también API máxima de Qwen 2.5
