Qwen3, Alibaba-ның соңғы гибридті логикалық үлкен тіл үлгісінің (LLM) іске қосылуы AI зерттеулері мен қолдануының контурын тағы бір рет өзгертті. Оның керемет мүмкіндіктерінің артында әртүрлі деректерге, архитектуралық инновацияларға және оқудан кейінгі көп сатылы құбырға арналған жаппай алдын ала дайындықты қамтитын мұқият жобаланған оқыту процесі жатыр. Бұл мақала қаптаманы ашады Qwen3 қалай жаттығады, әр кезеңді зерттеп, бастапқы деректерді қабылдаудан бастап негіздеу және орналастыру үшін дәл реттеуге дейін, оның дизайны мен өнімділігін қамтамасыз ететін негізгі сұрақтарға жауап беру.
Qwen3-тің алдын ала дайындығына қандай деректер күш береді?
Токендер санын кеңейту: триллионнан ондаған триллионға дейін
Qwen3 негізі бұрын-соңды болмаған корпусқа салынған —36 триллионнан астам токен 119-дан астам тіл мен диалектілерді қамтиды. Бұл 2.5 триллион таңбалауыш бойынша дайындалған оның алдындағы Qwen18-те пайдаланылған токен көлемінен екі есе дерлік. Деректер көлемін масштабтау арқылы Qwen3 тілдік үлгілердің, әлемдік білімнің және доменге тән мазмұнның бай гобеленін қабылдайды.
Әртүрлі деректер көздерін пайдалану: веб, PDF файлдары және синтетикалық мазмұн
Осы үлкен деректер жинағын құрастыру үшін Alibaba веб-шолғыштарды біріктірді PDF тәрізді құжаттар Qwen2.5-VL арқылы өңделеді, бұл техникалық мәтіндер мен оқу материалдарының жоғары сапалы шығарылуын қамтамасыз етеді. Сонымен қатар, мақсатты синтетикалық деректерді генерациялау — Qwen2.5-Math және Qwen2.5-Coder көмегімен — корпусты миллиондаған математикалық есептердің шешімдерімен және код үзінділерімен толықтырып, STEM және бағдарламалаудың еркіндігін арттырды.
Qwen3-тің дайындыққа дейінгі процесі қалай құрылымдалған?
1-кезең: Іргелі білімді қалыптастыру
In 1 кезең (S1), Qwen3 дайындалған 30 триллионнан астам токен стандартты 4K-мәтіндік Transformer магистральдық желісін пайдалану. Бұл кезең адамның сауаттылығы үшін «әліпбиді үйренуге» ұқсас негізгі тілді түсінуді және жалпы білімдерді қалыптастырады.
2-кезең: Білімді қажет ететін мүмкіндіктерді байыту
Жылжыту 2 кезең (S2), деректер жиыны ерекшелеу үшін қайта теңестіріледі білімді қажет ететін мазмұн— STEM мәтіндері, кодтау тапсырмалары және дәлелдеу тапсырмалары. Қосымша 5 триллион токен сіңеді, бұл модельдің күрделі академиялық және техникалық мәселелерді шешуге қабілетін арттырады.
3-кезең: мәтінмән ұзындығын ұзарту
Соңында, a ұзақ контекстке дейінгі дайындық кезеңі Qwen3-тің жергілікті мәтінмәндік терезесін кеңейту үшін жоғары сапалы құжаттарды пайдаланады 32 мың токен, оған зерттеу жұмыстары немесе көп сатылы нұсқаулар сияқты ұзақ мәліметтерді өңдеуге және талқылауға мүмкіндік береді.
Қандай архитектуралық жаңалықтар Qwen3 өнімділігіне мүмкіндік береді?
Тығыз және сарапшылар қоспасы (ММ) үлгілері
Qwen3 екеуін де ұсынады тығыз және Сарапшылар қоспасы (ММ) нұсқалар. Тығыз модельдер 0.6В-тан 32В-ға дейінгі параметрлерді құрайды, ал MoE нұсқалары бір токенге сарапшылардың аз ғана бөлігін (мысалы, 8-ден 128) белсендіреді, өнімділікті жоғалтпай белсенді есептеуді 90%-ға дейін қысқартады.
Назар аудару және қалыпқа келтіруді жақсарту
сияқты инновациялар басына QK қалыпқа келтіру және қайта ойластырылған назар аудару масштабтағы тұрақтылықты арттырады. Бұл нақтылаулар тереңірек үлгілерді (Qwen94-3B-A235B жүйесінде 22 қабатқа дейін) тиімді біріктіруге мүмкіндік береді, бұл қосымша сыйымдылықпен тұрақты табыстарды қамтамасыз етеді.
Qwen3 гибридті пайымдауды қалай жүзеге асырады?
Ойлау режимі және ойламау режимі
Qwen3-тің ерекшелігі - оның гибридті пайымдау:
- Ойлау режимі: Түпкілікті жауап бермес бұрын мәселелерді аралық қадамдарға бөле отырып, ой тізбегі (CoT) дәлелдерін қолданады.
- Ойланбау режимі: Нақты аралық дәлелдерсіз жылдам жауаптар береді.
Пайдаланушылар режимдерді ауыстыра аладыenable_thinkingжалауша немесе кірістірілген тегтер (/think,/no_think), қорытындыны тапсырманың күрделілігіне бейімдеу.
Саналы бюджеттерді бақылау
«Есептеу бюджеттерін» дәлелдеу қадамдарына бөлу арқылы Qwen3 шығындар мен сапа теңгерімін қамтамасыз етеді. Күрделі тапсырмалар тереңірек ойлауға (көбірек есептеуге) себеп болуы мүмкін, ал қарапайым сұраулар жылдам болып қала береді. қорытындылар арасындағы келіссөздерге мұқият бақылау .
Qwen3-тің жаттығудан кейінгі құбыры нені қамтиды?
«Ой тізбегі» суық бастаумен дәл баптау
The оқудан кейінгі бірінші кезең Qwen3 қосулы әртүрлі ұзақ CoT деректері, математиканы, логикалық басқатырғыштарды және кодтау есептерін қамтитын. Бұл «суық бастау» кезеңі күшейтілген оқытудан бұрын модельдің нақты ойлау қабілеттерін бастайды.
Ой қорытуға арналған оқытуды бекіту
2-кезең есептеуді кеңейтеді ережеге негізделген күшейтуді оқыту (RL), пайымдау жолдарын зерттеуге бағыттау үшін қолдан жасалған марапаттау функцияларын пайдалану. Бұл модельдің тапсырманы орындамай-ақ үйлесімді аралық қадамдарды жасау мүмкіндігін арттырады.
Ойлау режимін біріктіру және жалпы RL
3-кезеңде пайымдау және нұсқау бойынша реттелген деректер біріктіріледі:ойлау режимін біріктіру— терең пайымдауды келесі жалпы нұсқаулармен араластыру. Соңында, 4-кезең 20-дан астам жалпы домен тапсырмаларында (мысалы, пішімдерді сақтау, агенттік функциялар) қажет емес әрекеттерді түзетіп, еркін сөйлеуді жылтыратады.
Qwen3 Qwen2.5-тен қалай ерекшеленеді?
Qwen2.5 ашық LLM-де Alibaba көшбасшылығын орнатқанымен, Qwen3 бірнеше маңызды жақсартуларды ұсынады:
| ерекшелік | Qwen2.5 | Qwen3 |
|---|---|---|
| Параметр шкалалары | 72B дейін (тығыз) | 235B (MoE) дейін + тығыз опциялар |
| Мәтінмәндік терезе | 16 мың токен | 128K токен (көп нұсқалар) |
| Тілдік қамту | 29 тіл | 119 тіл мен диалекті |
| Дәлелдеу интеграциясы | Бөлек пайымдау моделі | Бірыңғай ойлау/ойланбау режимдері |
| Ашық салмақтың қолжетімділігі | Иә (Apache 2.0) | Иә (Apache 2.0) |
Бұл жаңартулар жан-жақты, дәл және жаһандық қолжетімді үлгілерге аударылады.
Qwen3 нақты уақытта орналастыру үшін қалай оңтайландырылған?
Тренингтен басқа, Qwen3 инженериясы өндіріс деңгейіндегі агенттер мен екінші пилоттарды қолдау үшін төмен кідіріспен қорытынды шығаруға және масштабталатын орналастыруға баса назар аударады.
Церебралардағы аппараттық жеделдету
Cerebras Qwen3-32B көмегімен нақты уақыт режимінде ойлауды көрсетті, жауаптарды 1.2 секунд ішінде (салыстырмалы пайымдау үлгілерінен 60 есе жылдамырақ) жеткізеді — вафли масштабты қозғалтқышын және Qwen3 архитектурасы үшін оңтайландырылған арнайы қорытынды ядроларын пайдалана отырып.
Бұлтты орналастыру және API дайындығы
Alibaba Cloud автоматты масштабталатын GPU кластерлері және қорытындыға оңтайландырылған CPU түйіндері бар API жиынтығы арқылы Qwen3 ұсынады. Әзірлеушілер ресурсты тұтынуды азайту, ауқымды AI қызметтерін үнемді және қолжетімді ету үшін кірістірілген LoRA қолдауын пайдаланып Qwen3 нұсқаларын дәл баптай және орналастыра алады.
Әзірлеушілер Qwen3-ті қалай пайдалана алады?
Alibaba Qwen3 тізбегін шығарды Apache 2.0 лицензия, жаһандық зерттеу қауымдастығы мен кәсіпорын әзірлеушілерін мамандандырылған қолданбалар үшін үлгілер тобын қабылдауға, бейімдеуге және кеңейтуге шақыру.
Қандай нұсқалар бар?
- Тығыз үлгілер (0.6B, 3B, 22B, 32B)
Жергілікті орналастырулар мен шеткі сценарийлер үшін мінсіз, бұл нұсқалар тікелей біріктіру арқылы сенімді мүмкіндіктер береді. - MoE үлгілері (жалпы параметрлері 235B; белсенді 22В)
Жоғары өнімді бұлттық қызметтерге арналған, бұл үлкен конфигурациялар оңтайландырылған ресурстарды пайдалану арқылы максималды ойлау тереңдігін және көп тілді еркін сөйлеуді ұсынады.
API және жергілікті опциялар қалай ерекшеленеді?
Әзірлеушілер мыналардың бірін таңдай алады:
- Alibaba Cloud API: Автомасштабтауы бар басқарылатын соңғы нүкте, жылдам прототиптеуді және жаһандық таратуды қамтамасыз етеді.
- Өздігінен орналастырылған орналастыру: Доккер контейнерлері мен Кубернетес манифесттері қамтамасыз етілген, бұл деректер резиденттігі мен қауіпсіздігі маңызды болып табылатын сәйкестікті талап ететін сценарийлерді жеңілдетеді.
- CometAPI: Әзірлеушілер қол жеткізе алады Qwen 3 API арқылы CometAPI. CometAPI жүздеген AI үлгілерін біріктіретін бірыңғай REST интерфейсін қамтамасыз етеді.
Қандай қауымдастық пен экожүйені қолдау бар?
- Ашық бастапқы репозиторий: Qwen GitHub-да қауымдастық басқаратын инновацияларды ынталандыратын үлгі салмақтары, жаттығу сценарийлері және дәл баптау құралдары бар.
- Алдын ала құрастырылған интеграциялар: Танымал ML құрылымдарына (TensorFlow, PyTorch) және үшінші тарап платформаларына (LangChain, Hugging Face) арналған плагиндер мәнге жету уақытын жылдамдатады.
- Ғылыми ынтымақтастық: Alibaba arXiv туралы толық Qwen3 техникалық есебін жариялады, ол архитектуралық шешімдер мен оқыту әдістемелерінің ашықтығын ұсынады.
Жаппай, көп сатылы алдын ала дайындық, архитектуралық жетістіктер және күрделі жаттығудан кейінгі құбыр арқылы Qwen3 гибридті пайымдаудағы жаңа көрсеткішке қол жеткізеді. Оның икемді ойлау режимдері, тиімді ТМ нұсқалары және бай орналастыру экожүйесі оны ашық бастапқы AI-ның алдыңғы қатарында орналастырып, зерттеушілер мен әзірлеушілерге зияткерлік агенттердің келесі буынын құруға мүмкіндік береді.
Басталу
CometAPI ендірілген API кілтін басқару, пайдалану квоталары және есеп айырысу бақылау тақталары бар тұрақты соңғы нүкте астында жүздеген AI үлгілерін біріктіретін бірыңғай REST интерфейсін қамтамасыз етеді. Бірнеше жеткізушінің URL мекенжайлары мен тіркелгі деректерін араластырудың орнына.
Әзірлеушілер қол жеткізе алады Qwen 3 API арқылы CometAPI.Бастау үшін ойын алаңында модельдің мүмкіндіктерін зерттеп, кеңес алыңыз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз.