29 Tháng Tư, 2025 — Tập đoàn Alibaba đã ra mắt Qwen 3, phiên bản mới nhất của mô hình trí tuệ nhân tạo chủ lực, giới thiệu khả năng suy luận lai tiên tiến được thiết kế để nâng cao khả năng thích ứng và hiệu quả cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng và phần mềm.
Các mô hình Qwen3 có thể truy cập (hoặc sẽ sớm có) để tải xuống theo giấy phép mở trên các nền tảng như Hugging Face và GitHub. Các mô hình này có kích thước từ 0.6 tỷ đến 235 tỷ tham số, với các mô hình lớn hơn thường cho thấy khả năng giải quyết vấn đề vượt trội do bộ tham số mở rộng của chúng.
Các tính năng và ưu điểm chính của Qwen 3
Qwen3 hỗ trợ 119 ngôn ngữ và đã được đào tạo trên một tập dữ liệu mở rộng chứa khoảng 36 nghìn tỷ token. Token đại diện cho các đơn vị dữ liệu cơ bản được xử lý bởi các mô hình; thông thường, 1 triệu token tương đương với khoảng 750,000 từ. Tài liệu đào tạo bao gồm sách giáo khoa, cặp câu hỏi-trả lời, đoạn mã và dữ liệu do AI tạo ra.
So với người tiền nhiệm Qwen2, Qwen3 cho thấy hiệu suất được cải thiện đáng kể. Mặc dù các mô hình Qwen3 có thể không vượt trội hơn các mô hình hàng đầu như o3 và o4-mini của OpenAI trên toàn cầu, nhưng chúng vẫn cung cấp khả năng cạnh tranh.
Cụ thể, mô hình Qwen3 lớn nhất, Qwen-3-235B-A22B, cho thấy sự vượt trội so với o3-mini của OpenAI và Gemini 2.5 Pro của Google trên các nền tảng như Codeforces, được biết đến với các cuộc thi lập trình. Mô hình này cũng vượt trội hơn trong các đánh giá toán học phức tạp như AIME và BFCL. Tuy nhiên, Qwen-3-235B-A22B vẫn chưa được phát hành để sử dụng công khai cho đến thời điểm hiện tại.
Mô hình Qwen3 có sẵn công khai lớn nhất, Qwen3-32B, vẫn có khả năng cạnh tranh với nhiều mô hình AI độc quyền và mở, vượt qua o1 của OpenAI trong một số bài kiểm tra, bao gồm cả chuẩn mã hóa LiveCodeBench. Alibaba khẳng định rằng Qwen3 "xuất sắc" về khả năng gọi công cụ và thực hiện hiệu quả các hướng dẫn và sao chép các định dạng dữ liệu cụ thể. Qwen3 cũng có thể truy cập thông qua các nhà cung cấp đám mây như Fireworks AI và Hyperbolic.
Alibaba mô tả các mô hình Qwen3 là "lai", cho thấy khả năng tham gia vào quá trình lý luận sâu sắc cho các vấn đề phức tạp hoặc xử lý các yêu cầu đơn giản hơn một cách nhanh chóng. Khả năng lý luận linh hoạt này, tương tự như các mô hình o3 của OpenAI, cho phép chúng tự kiểm tra thực tế, mặc dù có độ trễ tăng lên.
Bối cảnh chiến lược
Việc phát hành Qwen 3 diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt trong lĩnh vực AI của Trung Quốc, được thúc đẩy bởi thành công đột phá của công ty khởi nghiệp địa phương DeepSeek vào đầu năm nay. Các mô hình AI hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí của DeepSeek đã thúc đẩy những công ty lớn như Baidu tăng cường nỗ lực AI của họ, công bố các mô hình tiên tiến như Ernie 4.5 Turbo và Ernie X1 Turbo được tối ưu hóa về mặt lý luận.
Qwen 3 của Alibaba tiếp tục cạnh tranh với DeepSeek, trước đó đã giới thiệu Qwen 2.5-Max ngay sau bước đột phá của DeepSeek. Sự đổi mới nhanh chóng nhấn mạnh cuộc chạy đua vũ trang AI đang gia tăng giữa các gã khổng lồ công nghệ của Trung Quốc.
Ý nghĩa toàn cầu của Qwen 3
Dòng Qwen của Alibaba đóng vai trò quan trọng trong bước chuyển hướng chiến lược của công ty sang AI, một động thái đã hồi sinh công ty sau những thách thức về quy định và áp lực thị trường trong những năm gần đây. Dưới sự lãnh đạo của CEO Eddie Wu, Alibaba đã củng cố tầm nhìn AI của mình, phân bổ lại nguồn lực và bán đi các tài sản không mang tính chiến lược để tập trung vào phát triển AI.
Việc ra mắt Qwen 3 không chỉ thể hiện cam kết của Alibaba đối với đổi mới AI mà còn làm nổi bật xu hướng chung của các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc đang cạnh tranh để thống trị lĩnh vực AI. Khi AI ngày càng trở nên không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, những phát triển trong bối cảnh AI của Trung Quốc đang sẵn sàng có những tác động toàn cầu.
Bắt đầu
Các nhà phát triển có thể truy cập Qwen 3 API thông qua Sao chổiAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Lưu ý rằng một số nhà phát triển có thể cần xác minh tổ chức của họ trước khi sử dụng mô hình.