
📢 Tin cực lớn trong thế giới LLM! Alibaba vừa ra mắt dòng Qwen3! 🤯
🔥 Chúng tôi sẽ tích hợp Qwen3 vào Codatta Arena của mình - một nền tảng đánh giá LLM gốc Web3 tập trung vào dữ liệu phi tập trung. Chúng tôi rất háo hức xem nó sẽ hoạt động như thế nào trên bảng xếp hạng ưu tiên của con người! Xem Arena tại: https://t.co/sSDyhDv7jn


Giới thiệu về Qwen3!

Chúng tôi phát hành và mở rộng Qwen3, các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất của chúng tôi, bao gồm 2 mô hình MoE và 6 mô hình dense, có quy mô từ 0.6B đến 235B. Mô hình chủ lực của chúng tôi, Qwen3-235B-A22B, đạt kết quả cạnh tranh trong các bài đánh giá benchmark về coding, toán học, khả năng tổng quát, v.v., so sánh với các mô hình hàng đầu khác như DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 và Gemini-2.5-Pro. Ngoài ra, mô hình MoE nhỏ, Qwen3-30B-A3B, vượt trội hơn QwQ-32B với gấp 10 lần số tham số kích hoạt, và thậm chí một mô hình nhỏ như Qwen3-4B có thể cạnh tranh về hiệu suất với Qwen2.5-72B-Instruct.

Để biết thêm thông tin, bạn có thể thử chúng trong Qwen Chat Web (https://t.co/bg4tAU1p74) và APP, cũng như truy cập GitHub, HF, ModelScope, v.v.

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

Các mô hình đã qua huấn luyện, như Qwen3-30B-A3B, cùng với các phiên bản pre-trained (ví dụ: Qwen3-30B-A3B-Base), hiện đã có sẵn trên các nền tảng như Hugging Face, ModelScope và Kaggle. Để triển khai, chúng tôi khuyên dùng các framework như SGLang và vLLM. Đối với sử dụng tại chỗ, các công cụ như Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp và KTransformers rất được khuyến khích. Các lựa chọn này giúp người dùng dễ dàng tích hợp Qwen3 vào quy trình làm việc của họ, dù là trong nghiên cứu, phát triển hay môi trường sản xuất.

Chúc bạn thích các mô hình mới của chúng tôi!