代际升级的技术解析
Qwen3相较Qwen2.5的核心提升体现在三个维度：
- 架构革新::
- 引入MoE架构实现参数效率10倍提升
- 注意力头配置优化（如32B模型查询头增至64个）
- 14B及以上模型取消词嵌入绑定(tie_embedding)
- 训练突破::
- 上下文窗口从8K扩展到128K
- 采用渐进式长度扩展训练（4K→32K→128K）
- 强化学习阶段计算资源投入增加3倍
- 数据工程::
- 合成数据生成流程引入自监督质量过滤
- STEM领域数据比例提升至18%
- 代码数据增加TypeScript/Rust等现代语言
性能表现上呈现出代际压缩效应::
- Qwen3-4B性能匹敌Qwen2.5-72B
- MoE版30B模型训练成本仅相当于密集版72B的1/5
- 在GSM8K数学基准上，32B模型准确率提升17.3%
这些改进使Qwen3在保持推理速度的同时，复杂推理能力达到Gemini 1.5 Pro级别。
Essa resposta foi extraída do artigoLançamento do Qwen3: uma nova geração de modelos de Big Language para pensar profundamente e responder rapidamenteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Qwen3相比前代Qwen2.5在模型架构和训练方法上有哪些关键改进？
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