ในเดือนเมษายน 2025 Alibaba Cloud ได้เปิดตัว Qwen3 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดในซีรีส์ Qwen ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) Qwen3 ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการทำความเข้าใจภาษา การใช้เหตุผล การประมวลผลแบบหลายโหมด และประสิทธิภาพการคำนวณ โมเดลนี้รองรับ 119 ภาษา ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่มีโทเค็น 36 ล้านล้านโทเค็น และมีขนาดโมเดลต่างๆ ตั้งแต่ 0.6 พันล้านถึง 235 พันล้านพารามิเตอร์ บทความนี้จะนำเสนอการสำรวจเชิงลึกเกี่ยวกับคำจำกัดความ คุณลักษณะ วิธีการใช้งาน แนวทางการเข้าถึง การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นๆ ของ Qwen3 และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อโดเมน AI โดยมุ่งหวังที่จะทำหน้าที่เป็นข้อมูลอ้างอิงที่ครอบคลุมสำหรับนักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรต่างๆ
Qwen3 คืออะไร?
Qwen3 คือชุดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ เหมาะสำหรับสถานการณ์ต่างๆ ตั้งแต่การสนทนาในชีวิตประจำวันไปจนถึงงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน โดยเป็นรุ่นที่สามในซีรีส์ Qwen ที่พัฒนาโดย Alibaba Cloud ต่อจากการเปิดตัว Qwen ในปี 2023 และ Qwen2 ในปี 2024 ซึ่งแนะนำการปรับปรุงประสิทธิภาพและฟังก์ชันการทำงาน
ประวัติโดยย่อของซีรีย์ Qwen
ซีรีส์ Qwen เริ่มต้นในเดือนเมษายน 2023 ด้วยการเปิดตัวโมเดล Qwen ซึ่งในตอนแรกมีชื่อว่า "Tongyi Qianwen" ซึ่งอิงตามสถาปัตยกรรม Llama ของ Meta AI หลังจากได้รับการอนุมัติจากรัฐบาลจีนในเดือนกันยายน 2023 Qwen ก็ได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะอย่างเป็นทางการ ในเดือนธันวาคม 2023 โมเดล Qwen 72B และ 1.8B ได้รับการเปิดให้เป็นโอเพ่นซอร์ส ตามด้วยการเปิดตัว Qwen2 ในเดือนมิถุนายน 2024 ซึ่งนำเอาสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) มาใช้ Qwen3 ซึ่งเปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 ผสานรวมความสามารถในการใช้เหตุผลแบบไฮบริดและฟังก์ชันการทำงานแบบมัลติโมดัล ทำให้เป็นเวอร์ชันที่ล้ำหน้าที่สุดในซีรีส์
คุณสมบัติของ Qwen3
Qwen3 นำเสนอคุณลักษณะเชิงนวัตกรรมมากมายที่ทำให้โดดเด่นในภูมิทัศน์โมเดล AI ระดับโลก:
รองรับหลายภาษา
Qwen3 รองรับ 119 ภาษา ครอบคลุมระบบภาษาหลักทั่วโลก ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันข้ามวัฒนธรรมและหลายภาษา เช่น การสนับสนุนลูกค้าระหว่างประเทศและการสร้างเนื้อหาหลายภาษา
ข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่
ชุดข้อมูลการฝึกอบรม Qwen3 ประกอบด้วยโทเค็นเกือบ 36 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งเทียบเท่ากับคำศัพท์ประมาณ 270 พันล้านคำ ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยเนื้อหาที่หลากหลาย เช่น หนังสือเรียน ชุดคำถามและคำตอบ สนิปเป็ตโค้ด และเนื้อหาที่สร้างโดย AI โดยส่วนใหญ่เป็นภาษาจีนและภาษาอังกฤษ ขนาดข้อมูลนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจและสร้างภาษา
ขนาดโมเดลที่หลากหลาย
Qwen3 นำเสนอขนาดโมเดลที่หลากหลายตั้งแต่ 0.6 พันล้านถึง 235 พันล้านพารามิเตอร์:
- โมเดลขนาดเล็ก (0.6B, 1.7B): เหมาะสำหรับการใช้งานน้ำหนักเบา สามารถทำงานบนอุปกรณ์ เช่น สมาร์ทโฟนได้
- รุ่นขนาดกลาง (4B, 8B, 14B, 32B): สร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพการทำงานกับความต้องการทรัพยากร โดยสามารถนำไปใช้ได้กับสถานการณ์การพัฒนาส่วนใหญ่
- โมเดลขนาดใหญ่ (235B): มอบประสิทธิภาพระดับสูงสุดสำหรับงานระดับองค์กร
| ชื่อรุ่น | ขนาดพารามิเตอร์ | หน้าต่างบริบท (โทเค็น) | สถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง |
|---|---|---|---|
| คิวเวน3-0.6B | 0.6 พันล้าน | 32,768 | อุปกรณ์พกพา แอปพลิเคชั่นน้ำหนักเบา |
| คิวเวน3-1.7B | 1.7 พันล้าน | 32,768 | ระบบฝังตัว การให้เหตุผลอย่างรวดเร็ว |
| คิวเวน3-4B | 4 พันล้าน | 131,072 | โครงการขนาดเล็กถึงขนาดกลาง การวิจัย |
| คิวเวน3-8B | 8 พันล้าน | 131,072 | การใช้งานทั่วไป การพัฒนา |
| คิวเวน3-32B | 32 พันล้าน | 131,072 | งานประสิทธิภาพสูง แอปพลิเคชันระดับองค์กร |
| คิวเวน3-235B-A22B | 235 พันล้าน | 131,072 | ประสิทธิภาพระดับสูง การใช้เหตุผลที่ซับซ้อน (ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ) |
ความสามารถในการใช้เหตุผลแบบไฮบริด
Qwen3 แนะนำฟีเจอร์ "การใช้เหตุผลแบบไฮบริด" ที่ช่วยให้โมเดลสามารถใช้เหตุผลแบบทีละขั้นตอนก่อนที่จะให้คำตอบสำหรับคำถามที่ซับซ้อน ความสามารถนี้มีความโดดเด่นเป็นพิเศษในการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ ปัญหาทางคณิตศาสตร์ และงานการเขียนโปรแกรม ผู้ใช้สามารถเปิดหรือปิดใช้งานโหมดนี้ผ่านการตั้งค่า (เช่น enable_thinking=True).
แบบจำลองการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE)
Qwen3 ประกอบด้วยโมเดล Mixture of Experts เช่น Qwen3-30B-A3B (พารามิเตอร์ 30 หมื่นล้านตัว แอ็คทีฟ 3 พันล้านตัว) และ Qwen3-235B-A22B (พารามิเตอร์ 235 พันล้านตัว แอ็คทีฟ 22 พันล้านตัว) โมเดลเหล่านี้เร่งการอนุมานโดยเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูง ทำให้โมเดลเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานในระดับใหญ่
ขยายขีดจำกัดโทเค็น
โมเดล Qwen3 บางรุ่นรองรับหน้าต่างบริบทได้สูงสุดถึง 131,072 โทเค็น (โมเดล 4B ขึ้นไป) ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างมากจาก 2 โทเค็นของ Qwen32,768 การปรับปรุงนี้ทำให้โมเดลสามารถจัดการบทสนทนาที่ยาวขึ้นและงานสร้างข้อความที่ซับซ้อนมากขึ้นได้
เกณฑ์มาตรฐาน Qwen 3
โมเดลนี้แสดงให้เห็นความเชี่ยวชาญในการสร้างโค้ด การดีบัก และการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์และการวิเคราะห์ข้อมูล
วิธีใช้ Qwen3
การใช้งาน
ความเก่งกาจของ Qwen3 ทำให้เหมาะกับสถานการณ์ต่างๆ:
- Chatbots และผู้ช่วยเสมือน: ให้การตอบสนองที่เป็นธรรมชาติและคำนึงถึงบริบทสำหรับการสนับสนุนลูกค้าและแอปพลิเคชันผู้ช่วยส่วนตัว
- การสร้างเนื้อหา: สร้างบทความ เรื่องราว โค้ด และเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์หรือทางเทคนิคอื่น ๆ
- การวิเคราะห์ข้อมูล: ช่วยเหลือในการตีความและสรุปชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการวิจัยและปัญญาทางธุรกิจ
- เครื่องมือทางการศึกษา: ช่วยเหลือนักเรียนด้วยการบ้าน คำอธิบาย และประสบการณ์การเรียนรู้แบบส่วนตัว
- การวิจัยทางวิทยาศาสตร์: รองรับการทบทวนวรรณกรรม การสร้างสมมติฐาน และการแก้ไขปัญหาทางวิทยาศาสตร์
การบูรณาการโครงการ
นักพัฒนาสามารถรวม Qwen3 เข้ากับโครงการของตนได้โดยใช้กรอบงานและเครื่องมือต่อไปนี้:
- หม้อแปลง: ต้องใช้
transformers>=4.51.0. ตัวอย่างโค้ด:
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))
ผู้ใช้สามารถเปิดใช้งานโหมดการใช้เหตุผลได้ด้วย enable_thinking=True หรือควบคุมมันโดยใช้ /think และ /nothink.
- ลามะ.cpp: ต้องใช้
llama.cpp>=b5092ตัวอย่างบรรทัดคำสั่ง:
./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
- โอลามา: ต้องใช้
Ollama v0.6.6หรือสูงกว่า รันคำสั่ง:
ollama run qwen3:8b
รองรับพารามิเตอร์เช่น num_ctx 40960 และ num_predict 32768.
- ตัวเลือกการปรับใช้:
- สแลง: ต้องใช้
sglang>=0.4.6.post1. เปิดคำสั่ง:python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-8B --port 30000 --reasoning-parser qwen3 - วีแอลแอลเอ็ม: ต้องใช้
vllm>=0.8.5. คำสั่งให้บริการ:vllm serve Qwen/Qwen3-8B --port 8000 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 - มายด์ไออี: รองรับ Ascend NPU; เยี่ยมชม Modelers เพื่อดูรายละเอียด
การใช้เครื่องมือ
Qwen-Agent รองรับการโต้ตอบของ Qwen3 กับเครื่องมือภายนอกและ API ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้การเข้าถึงข้อมูลแบบไดนามิก ฟีเจอร์นี้ยังรองรับโดย SGLang, vLLM, Transformers, llama.cpp และ Ollama อีกด้วย
การปรับจูน
Qwen3 สามารถปรับแต่งได้โดยใช้กรอบการทำงาน เช่น Axolotl, UnSloth, Swift และ Llama-Factory ซึ่งสนับสนุนเทคนิคต่างๆ เช่น Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO) และ Group Robust Preference Optimization (GRPO)
สรุป
Qwen3 ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยมอบฟังก์ชันการใช้งาน ความคล่องตัว และการเข้าถึงที่เพิ่มขึ้น ด้วยการรองรับหลายภาษา การใช้เหตุผลแบบไฮบริด และเวอร์ชันเฉพาะสำหรับงานด้านการมองเห็น คณิตศาสตร์ และเสียง ทำให้ Qwen3 วางตำแหน่งตัวเองเป็นผู้เล่นหลักในด้าน AI ประสิทธิภาพในการแข่งขันในเกณฑ์มาตรฐาน เช่น Codeforces, AIME และ BFCL ควบคู่ไปกับความพร้อมใช้งานแบบโอเพนซอร์ส ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับนักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรต่างๆ ในขณะที่เทคโนโลยี AI ก้าวหน้าขึ้น Qwen3 ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจ ใช้เหตุผล และโต้ตอบกับโลกในรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น
เริ่มต้นใช้งาน
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ คเวน 3 API ผ่าน โคเมทเอพีไอในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด โปรดทราบว่านักพัฒนาบางคนอาจจำเป็นต้องตรวจสอบองค์กรของตนก่อนใช้โมเดลนี้