📢 LLM领域的重大新闻！Alibaba刚刚发布了Qwen3系列！🤯
🔥 我们将把Qwen3集成到我们的Codatta Arena中——一个专注于去中心化数据的Web3原生LLM评估平台。我们很期待它在我们的人类偏好排行榜上的表现！查看Arena：https://t.co/sSDyhDv7jn

Qwen3 震撼登场！

我们推出并开源了最新的大型语言模型 Qwen3，包括 2 个 MoE 模型和 6 个 dense 模型，规模从 0.6B 到 235B 不等。我们的旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在编码、数学、通用能力等基准测试中表现优异，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相媲美。此外，小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 在激活参数数上超越了 QwQ-32B 10 倍，甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能媲美 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。

更多信息，欢迎在 Qwen Chat Web（https://t.co/bg4tAU1p74）和 APP 中试用，并访问我们的 GitHub、HF、ModelScope 等平台。

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

像 Qwen3-30B-A3B 这样的后训练模型，以及它们的预训练版本（如 Qwen3-30B-A3B-Base），现已在 Hugging Face、ModelScope 和 Kaggle 等平台上线。部署方面，推荐使用 SGLang 和 vLLM 框架。对于本地使用，强烈建议使用 Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 和 KTransformers 等工具。这些方案能帮助用户轻松将 Qwen3 集成到科研、开发或生产环境中。

希望大家喜欢我们的新模型！