--- title: Qwen3 正式发布：大模型的聪明，小模型的速度｜30B 模型能跑出 3B 速度，私有部署有戏了 date: 2025-04-29T02:13:52Z modified: 2025-04-29T02:38:45Z permalink: "https://www.appinn.com/qwen3/" type: post status: publish excerpt: "" categories: - AI tags: - AI - Qwen featured_image: "https://www.appinn.com/wp-content/uploads/2025/04/Copy-of-appinn-homework-2025-04-29T095948.452.jpg" author: 青小蛙 timestamp: 2025-04-29T02:38:45Z --- ![](https://www.appinn.com/wp-content/uploads/2025/04/Copy-of-appinn-homework-2025-04-29T095948.452.jpg) ## 喜闻乐见基准测试 Qwen3 在多个权威基准测试中，与 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的主流模型（如O1、O3-mini）均处于同一梯队，甚至在部分任务上实现了超越。例如，Qwen3-32B 在 LiveBench 准确率等测试中超过了 OpenAI O1，同时在工具调用、指令跟随和数据格式复制等方面表现突出： | 测试项目 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3-32B | DeepSeek-R1 | OpenAI-o1 | OpenAI-o3-mini | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | ArenaHard | 95.6 | 93.8 | 93.2 | 92.1 | 89.0 | | AIME’24 (数学) | 85.7 | 81.4 | 79.8 | 74.3 | 79.6 | | AIME’25 (数学) | 81.5 | 72.9 | 70.0 | 79.2 | 74.8 | | LiveCodeBench | 70.7 | 65.7 | 64.3 | 63.9 | 66.3 | | CodeForces (编程) | 2056 | 1977 | 2029 | 1891 | 2036 | | LiveBench (综合) | 77.1 | 74.9 | 71.6 | 75.7 | 70.0 | | MultiIF (多语) | 71.9 | 73.0 | 67.7 | 48.8 | 48.4 | 来源：[https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/](https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/) ## 喜闻乐见实测 小众软件群里的 smallpig 同学在自己的 4090 24GB 单显卡上实测，使用 Qwen3-30B-A3B 模型，实现了其他 3B 模型的速度，但是质量有 30B。 ![](https://www.appinn.com/wp-content/uploads/2025/04/Screen-20250429100432@2x.avif) 这意味着个人用户在自己家中跑可以正常使用的大模型，不再是什么大问题了。 ![](https://www.appinn.com/wp-content/uploads/2025/04/Screen-20250429100636@2x.avif) ## 主要结论 ### [](https://meta.appinn.net/t/topic/70898#p-261816-h-3)综合能力 Qwen3-235B-A22B 在绝大多数基准测试（如 ArenaHard、AIME’24、AIME’25、LiveBench、MultiIF）均取得了当前主流开源模型中的最高分，整体表现优于 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1，甚至在部分任务上超越了 Gemini 2.5-Pro 和 Grok 3 Beta 等闭源大模型。 ### [](https://meta.appinn.net/t/topic/70898#p-261816-h-4)数学与推理 Qwen3-235B-A22B 在数学类测试（AIME’24/25）和推理类任务上成绩领先，尤其适合高难度 STEM 场景。 ### [](https://meta.appinn.net/t/topic/70898#p-261816-h-5)编程能力 在 Codeforces 编程 Elo Rating 上，Qwen3-235B-A22B（2056）与 DeepSeek-R1（2029）、OpenAI-o3-mini（2036）处于同一梯队，均为顶级水平。 ### [](https://meta.appinn.net/t/topic/70898#p-261816-h-6)多语言能力 Qwen3 在 MultiIF（8语种推理）测试中表现突出，显示其多语言能力极强，远超 OpenAI-o1、o3-mini 等模型。 ### [](https://meta.appinn.net/t/topic/70898#p-261816-h-7)中小模型表现 Qwen3-30B-A3B、Qwen3-32B 在绝大多数任务上也均优于同参数量的 DeepSeek-V3、Gemma、Qwen2.5-72B-Instruct 等开源模型，且小模型性能提升明显。 --- Qwen3 正式发布，共开放8款模型，包括2个Mixture-of-Experts（MoE）模型和6个密集模型，参数规模覆盖0.6B到235B，适配从移动端到云端的多场景需求。 Qwen3最大亮点在于“混合思考模式”：用户可根据任务复杂度，在“思考模式”（逐步推理，适合复杂问题）和“极速模式”（高效直答，适合简单问题）之间灵活切换，还能通过 `/think`和 `/no_think` 标签动态控制思考深度，实现推理预算的精细调节。 多语言能力显著提升，支持119种语言和方言，覆盖全球主流语种，满足多语环境下的对话、翻译和专业领域需求。预训练数据量达到36万亿tokens，涵盖STEM、代码、推理等多领域，模型在数学、代码、逻辑推理等任务上表现优异，部分小模型已能媲美甚至超越上一代大模型。 Qwen3支持多模态扩展，具备文本、代码、音频、图像等处理能力，并强化了智能体（Agent）工具调用，适合复杂自动化场景。所有模型均采用Apache 2.0开源协议，免费可商用，支持主流推理框架和本地部署，开发者可灵活集成到各类应用中。 --- 原文：https://www.appinn.com/qwen3/ ## Topics **分类目录:** [AI](https://www.appinn.com/category/ai/?output_format=md) **标签:** [Qwen](https://www.appinn.com/tag/qwen/?output_format=md)