2025 жылдың сәуірінде Alibaba Cloud Qwen3 ірі тіл үлгілерінің (LLM) Qwen сериясының соңғы нұсқасын іске қосты. Жасанды интеллект саласындағы елеулі жетістік ретінде Qwen3 тілді түсіну, пайымдау, мультимодальды өңдеу және есептеу тиімділігінің тамаша мүмкіндіктерін көрсетеді. Модель 119 тілді қолдайды, 36 триллион таңбалауыш деректер жинағында оқытылады және 0.6 миллиардтан 235 миллиард параметрге дейінгі әртүрлі үлгі өлшемдерін ұсынады. Бұл мақала Qwen3 анықтамасын, мүмкіндіктерін, пайдалану әдістерін, қол жеткізу тәсілдерін, басқа модельдермен салыстыруды және оның AI доменіне ықтимал әсерін терең зерттеуді қамтамасыз етеді, әзірлеушілер, зерттеушілер және кәсіпорындар үшін жан-жақты анықтамалық ретінде қызмет етеді.
Qwen3 дегеніміз не?
Qwen3 - күнделікті сөйлесуден бастап күрделі ойлау тапсырмаларына дейінгі көптеген сценарийлер үшін қолайлы, адамға ұқсас мәтінді түсінуге және жасауға арналған үлкен тіл үлгілерінің сериясы. Бұл 2023 жылы Qwen және 2 жылы Qwen2024 шығарылымынан кейін Alibaba Cloud әзірлеген Qwen сериясының үшінші буыны, ол өнімділік пен функционалдық жақсартуларды енгізді.
Qwen сериясының қысқаша тарихы
Qwen сериясы 2023 жылдың сәуірінде Meta AI-ның Llama архитектурасына негізделген бастапқыда «Tongyi Qianwen» деп аталатын Qwen моделінің шығарылымымен басталды. 2023 жылдың қыркүйегінде Қытай үкіметінің мақұлдауын алғаннан кейін, Квен ресми түрде жұртшылыққа жарияланды. 2023 жылдың желтоқсанында Qwen 72B және 1.8B үлгілері ашық бастапқы кодта жасалды, содан кейін 2 жылдың маусымында Qwen2024 іске қосылды, ол Сарапшылар қоспасы (ММ) архитектурасын қабылдады. 3 жылдың сәуірінде ұсынылған Qwen2025 гибридті ойлау мүмкіндіктері мен мультимодальды функционалдықтарды біріктіріп, оны сериядағы ең жетілдірілген нұсқасы етеді.
Qwen3 мүмкіндіктері
Qwen3 оны жаһандық AI моделінің ландшафтында ерекшелендіретін бірқатар инновациялық мүмкіндіктерді ұсынады:
Көптілді қолдау
Qwen3 негізгі жаһандық тіл жүйелерін қамтитын 119 тілді қолдайды. Бұл оны халықаралық тұтынушыларды қолдау және көптілді мазмұнды құру сияқты мәдениетаралық және көптілді қолданбалар үшін тамаша таңдау жасайды.
Кең ауқымды оқыту деректері
Qwen3 оқу деректер жинағы шамамен 36 миллиард сөзге тең келетін 270 триллионға жуық таңбалауыштан тұрады. Ол негізінен қытай және ағылшын тілдеріндегі оқулықтар, сұрақ-жауап жұптары, код үзінділері және AI арқылы жасалған мазмұн сияқты кең ауқымды мазмұнды қамтиды. Бұл шкала оның тілді түсінудегі және генерациялаудағы тамаша өнімділігін қамтамасыз етеді.
Әртүрлі үлгі өлшемдері
Qwen3 0.6 миллиардтан 235 миллиард параметрге дейінгі әртүрлі үлгі өлшемдерін ұсынады:
- Шағын үлгілер (0.6B, 1.7B): Смартфондар сияқты құрылғыларда жұмыс істей алатын жеңіл қолданбалар үшін қолайлы.
- Орташа үлгілер (4B, 8B, 14B, 32B): Көптеген даму сценарийлеріне қолданылатын ресурс қажеттіліктерімен өнімділікті теңестіріңіз.
- Үлкен үлгілер (235B): Кәсіпорын деңгейіндегі тапсырмалар үшін жоғары деңгейлі өнімділікті қамтамасыз етіңіз.
| Модель атауы | Параметр өлшемі | Мәтінмәндік терезе (таңбалауыштар) | Қолданылатын сценарийлер |
|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B | 0.6 миллиард | 32,768 | Мобильді құрылғылар, жеңіл қолданбалар |
| Qwen3-1.7B | 1.7 миллиард | 32,768 | Енгізілген жүйелер, жылдам пайымдау |
| Qwen3-4B | 4 миллиард | 131,072 | Шағын және орта жобалар, зерттеулер |
| Qwen3-8B | 8 миллиард | 131,072 | Жалпы қолданбалар, өңдеу |
| Qwen3-32B | 32 миллиард | 131,072 | Жоғары өнімді тапсырмалар, кәсіпорын қолданбалары |
| Qwen3-235B-A22B | 235 миллиард | 131,072 | Жоғары деңгейлі өнімділік, күрделі дәлелдер (жалпыға қолжетімді емес) |
Гибридті ойлау мүмкіндіктері
Qwen3 күрделі сұрақтарға жауап бермес бұрын модельге кезең-кезеңімен дәлелдеуге мүмкіндік беретін «гибридті пайымдау» мүмкіндігін ұсынады. Бұл қабілет әсіресе логикалық ойлауда, математикалық есептерде және бағдарламалау тапсырмаларында ерекше көрінеді. Пайдаланушылар бұл режимді параметрлер арқылы қоса алады немесе өшіре алады (мысалы, enable_thinking=True).
Сарапшылар (МЭ) үлгілерінің қоспасы
Qwen3 құрамына Qwen3-30B-A3B (30 миллиард параметр, 3 миллиард белсенді) және Qwen3-235B-A22B (235 миллиард параметр, 22 миллиард белсенді) сияқты Mixture of Experts үлгілері кіреді. Бұл модельдер жоғары өнімділікті сақтай отырып, параметрлердің тек ішкі жиынын белсендіру арқылы қорытындыны жылдамдатады, бұл оларды ауқымды орналастыру үшін қолайлы етеді.
Кеңейтілген таңбалауыш шектеулері
Кейбір Qwen3 үлгілері 131,072 4 таңбалауышқа дейін (2B және одан жоғары үлгілер) мәтінмәндік терезелерді қолдайды, бұл Qwen32,768 XNUMX XNUMX таңбалауышынан айтарлықтай өсті. Бұл жақсарту модельге ұзағырақ диалогтар мен күрделі мәтінді құру тапсырмаларын орындауға мүмкіндік береді.
Qwen 3 эталондары
Модель кодты генерациялау, жөндеу және математикалық есептерді шешу дағдыларын көрсетеді, бұл оны бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу және деректерді талдау үшін құнды құрал етеді.
Qwen3 пайдалану жолы
Бағдарламалар
Qwen3 әмбебаптығы оны әртүрлі сценарийлер үшін қолайлы етеді:
- Чатботтар мен виртуалды көмекшілер: Тұтынушыларға қолдау көрсету және жеке көмекші қолданбалары үшін табиғи, контекстке негізделген жауаптарды қамтамасыз етіңіз.
- Мазмұнды құру: Мақалаларды, әңгімелерді, кодтарды және басқа шығармашылық немесе техникалық мазмұнды жасаңыз.
- Деректерді талдау: Зерттеу және іскерлік барлау үшін үлкен деректер жиынын түсіндіруге және қорытындылауға көмектесу.
- Оқу құралдары: Оқушыларға үй тапсырмасын орындауға, түсіндіруге және жекелендірілген оқу тәжірибесіне көмектесіңіз.
- Ғылыми зерттеулер: Әдебиетті шолуды, гипотезаны құруды және ғылыми мәселелерді шешуді қолдау.
Жобаның интеграциясы
Әзірлеушілер Qwen3 жүйесін келесі құрылымдар мен құралдарды пайдаланып жобаларына біріктіре алады:
- Трансформаторлар: Қажет
transformers>=4.51.0. Мысал код үзіндісі:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-8B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-8B")
inputs = tokenizer("Hello, how can I assist you?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, enable_thinking=True)
print(tokenizer.decode(outputs))
Пайдаланушылар пайымдау режимін қоса алады enable_thinking=True немесе оны пайдаланып басқарыңыз /think және /nothink.
- llama.cpp: Қажет
llama.cpp>=b5092. Пәрмен жолы мысалы:
./llama-cli -hf Qwen/Qwen3-8B-GGUF:Q8_0 --jinja --color -ngl 99 -fa -sm row --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --min-p 0 -c 40960 -n 32768 --no-context-shift
- Оллама: Қажет
Ollama v0.6.6немесе одан жоғары. Пәрменді орындау:
ollama run qwen3:8b
сияқты параметрлерді қолдайды num_ctx 40960 және num_predict 32768.
- Орналастыру опциялары:
- SGLang: Қажет
sglang>=0.4.6.post1. Іске қосу пәрмені:python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-8B --port 30000 --reasoning-parser qwen3 - vLLM: Қажет
vllm>=0.8.5. Қызмет көрсету пәрмені:vllm serve Qwen/Qwen3-8B --port 8000 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 - MindIE: Ascend NPU қолдайды; егжей-тегжейлі ақпарат алу үшін Modelers бөліміне кіріңіз.
Құралды пайдалану
Qwen-Agent динамикалық деректерге қол жеткізуді қажет ететін тапсырмалар үшін қолайлы Qwen3-тің сыртқы құралдармен және API интерфейстерімен өзара әрекеттесуін қолдайды. Бұл мүмкіндікке сонымен қатар SGLang, vLLM, Transformers, llama.cpp және Ollama қолдау көрсетеді.
Дәл күйге келтіру
Qwen3 Axolotl, UnSloth, Swift және Llama-Factory сияқты фреймворктарды пайдаланып, бақыланатын дәл реттеу (SFT), тікелей басымдылықты оңтайландыру (DPO) және топтық сенімді артықшылықтарды оңтайландыру (GRPO) сияқты әдістерді қолдана отырып дәл баптауға болады.
қорытынды
Qwen3 кеңейтілген функционалдылықты, әмбебаптылықты және қол жетімділікті ұсынатын үлкен тіл үлгілері саласындағы серпіліс болып табылады. Көптілді қолдауы, гибридті пайымдаулары және көру, математика және аудио тапсырмаларына арналған арнайы нұсқалары арқылы Qwen3 өзін AI саласындағы негізгі ойыншы ретінде көрсетеді. Оның Codeforces, AIME және BFCL сияқты эталондардағы бәсекеге қабілетті өнімділігі және оның ашық бастапқы қол жетімділігі оны әзірлеушілер, зерттеушілер және кәсіпорындар үшін тамаша таңдау жасайды. AI технологиясы дамыған сайын, Qwen3 әлеммен барған сайын күрделі тәсілдермен түсінуге, пайымдауға және өзара әрекеттесуге қабілетті интеллектуалды жүйелерді құру жолындағы маңызды қадамды білдіреді.
Басталу
Әзірлеушілер қол жеткізе алады Qwen 3 API арқылы CometAPI. Бастау үшін ойын алаңында модельдің мүмкіндіктерін зерттеп, кеңес алыңыз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Кейбір әзірлеушілер үлгіні пайдаланбас бұрын ұйымын тексеру қажет болуы мүмкін екенін ескеріңіз.