📢 LLM界のビッグニュース！AlibabaがQwen3シリーズをリリースしました！🤯
🔥 私たちはQwen3をCodatta Arenaに統合します。これは、分散型データに焦点を当てたWeb3ネイティブのLLM評価プラットフォームです。人間の好みのリーダーボードでのパフォーマンスを楽しみにしています！Arenaをチェックしてください：https://t.co/sSDyhDv7jn


Qwen3のご紹介！

私たちは、最新の大規模言語モデルであるQwen3をリリースし、オープンソース化しました。これには、2つのMoEモデルと6つの密結合モデル（0.6Bから235Bまで）が含まれます。フラッグシップモデルのQwen3-235B-A22Bは、DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3、Gemini-2.5-Proなどのトップクラスのモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な能力などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEモデルであるQwen3-30B-A3Bは、10倍のアクティブパラメータを持つQwQ-32Bを上回り、Qwen3-4Bのような小さなモデルでもQwen2.5-72B-Instructの性能に匹敵します。

詳細については、Qwen Chat Web（https://t.co/bg4tAU1p74）やアプリでお試しいただくか、GitHub、HF、ModelScopeなどのプラットフォームをご覧ください。

ブログ：https://t.co/Z8YgHerTXz
GitHub：https://t.co/Ij0Vne5b5K
Hugging Face：https://t.co/V1WxhQ0fad
ModelScope：https://t.co/Z9Z37FODVN

Qwen3-30B-A3Bなどのポストトレーニング済みモデルや、それらのプレトレーニング済みバージョン（例：Qwen3-30B-A3B-Base）は、Hugging Face、ModelScope、Kaggleなどのプラットフォームで利用可能です。展開には、SGLangやvLLMといったフレームワークを推奨します。ローカルでの利用には、Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp、KTransformersなどのツールがおすすめです。これらの選択肢により、研究、開発、運用環境においてQwen3を容易に統合できます。

新しいモデルをお楽しみください！