📢 LLM dünyasında BÜYÜK haberler! Alibaba, Qwen3 serisini piyasaya sürdü! 🤯
🔥 Qwen3'ü, merkeziyetsiz veriye odaklanan Web3-yerel LLM değerlendirme platformumuz Codatta Arena'ya entegre edeceğiz. İnsan tercih sıralamamızda nasıl performans göstereceğini görmek için sabırsızlanıyoruz! Arena'ya göz atın: https://t.co/sSDyhDv7jn

Qwen3'ü Tanıtıyoruz!

En son büyük dil modellerimiz olan Qwen3'ü, 2 MoE modeli ve 6 yoğun model olmak üzere, 0.6B'den 235B'ye kadar çeşitli boyutlarda yayınlıyor ve açık hale getiriyoruz. Amiral gemisi modelimiz, Qwen3-235B-A22B, DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 ve Gemini-2.5-Pro gibi diğer üst düzey modellerle karşılaştırıldığında kodlama, matematik, genel yetenekler gibi benchmark değerlendirmelerinde rekabetçi sonuçlar elde ediyor. Ayrıca, küçük MoE modeli Qwen3-30B-A3B, 10 kat daha fazla etkinleştirilmiş parametreyle QwQ-32B'yi geride bırakıyor ve Qwen3-4B gibi küçük bir model bile Qwen2.5-72B-Instruct performansına yakın performans gösterebiliyor.

Daha fazla bilgi için, Qwen Chat Web (https://t.co/bg4tAU1p74) ve APP üzerinden deneyebilir, GitHub, HF, ModelScope gibi platformları ziyaret edebilirsiniz.

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

Qwen3-30B-A3B gibi post-train edilmiş modeller ve bunların önceden eğitilmiş karşılıkları (örneğin, Qwen3-30B-A3B-Base), şu anda Hugging Face, ModelScope ve Kaggle gibi platformlarda erişilebilir durumda. Dağıtım için SGLang ve vLLM gibi framework'leri kullanmanızı öneririz. Yerel kullanım için ise Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp ve KTransformers gibi araçlar şiddetle tavsiye edilir. Bu seçenekler, kullanıcıların Qwen3'ü araştırma, geliştirme veya üretim ortamlarında kolayca entegre etmelerini sağlar.

Umarız yeni modellerimizden memnun kalırsınız!