📢 Grandes novidades no mundo dos LLM! A Alibaba acaba de lançar a série Qwen3! 🤯
🔥 Vamos integrar o Qwen3 na nossa Codatta Arena - uma plataforma de avaliação de LLM nativa do Web3 focada em dados descentralizados. Estamos ansiosos para ver como ele se sai no nosso ranking de preferências humanas! Confira a Arena: https://t.co/sSDyhDv7jn


Apresentando Qwen3!

Lançamos e disponibilizamos o Qwen3, nossos últimos large language models, incluindo 2 modelos MoE e 6 modelos dense, variando de 0,6B a 235B. Nosso modelo principal, Qwen3-235B-A22B, alcança resultados competitivos em avaliações de benchmark de coding, math, capacidades gerais, etc., quando comparado a outros modelos de alto nível como DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 e Gemini-2.5-Pro. Além disso, o pequeno modelo MoE, Qwen3-30B-A3B, supera o QwQ-32B com 10 vezes mais parâmetros ativados, e até um modelo minúsculo como Qwen3-4B pode rivalizar com o desempenho do Qwen2.5-72B-Instruct.

Para mais informações, sinta-se à vontade para experimentá-los no Qwen Chat Web (https://t.co/bg4tAU1p74) e APP, e visite nosso GitHub, HF, ModelScope, etc.

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

Os modelos pós-treinados, como Qwen3-30B-A3B, juntamente com suas versões pré-treinadas (por exemplo, Qwen3-30B-A3B-Base), já estão disponíveis em plataformas como Hugging Face, ModelScope e Kaggle. Para implantação, recomendamos o uso de frameworks como SGLang e vLLM. Para uso local, ferramentas como Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp e KTransformers são altamente recomendadas. Essas opções garantem que os usuários possam facilmente integrar o Qwen3 em seus fluxos de trabalho, seja em pesquisa, desenvolvimento ou ambientes de produção.

Esperamos que aproveitem nossos novos modelos!