阿里开源新一代通义千问模型Qwen3

4月29日凌晨，阿里巴巴开源新一代通义千问模型Qwen3（简称千问3）。阿里方面表示，千问3是国内首个“混合推理模型”，“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型，对简单需求可低算力“秒回”答案，对复杂问题可多步骤“深度思考”，大大节省算力消耗，在LiveCodeBench（由加州大学伯克利分校、麻省理工学院和康奈尔大学的研究人员开发）大语言模型评测榜单中，千问3模型性能超越R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型，登顶全球最强开源模型。

阿里相关人士介绍，千问3采用混合专家（MoE）架构，总参数量235B，参数量仅为DeepSeek-R1的1/3，激活仅需22B。千问3预训练数据量达36T ，并在后训练阶段多轮强化学习，将非思考模式无缝整合到思考模型中。千问3在推理、指令遵循、工具调用、多语言能力等方面均大幅增强，即创下所有国产模型及全球开源模型的性能新高：在奥数水平的AIME25测评中，千问3斩获81.5分，刷新开源纪录；在考察代码能力的LiveCodeBench评测中，千问3突破70分大关，表现甚至超过Grok3；在评估模型人类偏好对齐的ArenaHard测评中，千问3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。性能大幅提升的同时，千问3的部署成本还大幅下降，仅需4张H20即可部署千问3满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。

千问3性能图

千问3提供了丰富的模型版本，包含2款30B、235B的MoE模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款密集模型，其中千问3的30B参数MoE模型实现了10倍以上的模型性能杠杆提升，仅激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；千问3的稠密模型性能继续突破，一半的参数量可实现同样的高性能，如32B版本的千问3模型可跨级超越Qwen2.5-72B性能。

据了解，千问3首次支持119多种语言，开源后，用户可在魔搭社区、HuggingFace等平台下载模型并商用，也可以通过阿里云百炼调用千问3的API服务。个人用户可通过通义APP体验千问3。

目前，阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问衍生模型数超10万个，已超越美国Llama，成为全球第一开源模型。