近日，人工智能领域再掀技术风暴——Qwen系列大型语言模型的最新力作Qwen3正式发布。作为该系列的第三代产品，Qwen3通过融合密集型与混合专家（MoE）双重架构优势，在训练数据规模、模型架构创新及全链路优化技术上实现全方位突破，较上一代Qwen2.5实现性能跨越式提升，为全球AI行业应用树立了全新的技术标杆。
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Base 超大规模多语言语料库：构建全球化知识基石
Qwen3在预训练数据层面创下行业新纪录，构建了覆盖119种语言的36万亿token超大规模训练语料库，语言支持范围较前代产品实现两倍扩容，形成真正意义上的全球化知识储备体系。该数据集采用"广度覆盖+深度精选"的构建策略，不仅囊括传统文本类型，更深度整合了代码开发项目、STEM领域学术文献、逻辑推理题集、经典书籍全文、多语言平行语料及高质量合成数据等专业内容。通过独创的数据质量分层机制，研发团队对语料进行三级质量筛选与清洗，确保模型能够获取全面且精准的知识体系，为后续性能优化奠定坚实的数据基础。特别值得关注的是，针对低资源语言，项目组联合全球27所高校开展专项语料采集计划，使斯瓦希里语、豪萨语等34种稀有语言的语料质量达到学术级标准，显著提升模型的跨文化理解能力。
架构与训练技术创新：实现性能跃升突破
模型架构与训练技术的协同创新构成了Qwen3性能突破的核心引擎。研发团队创新性提出MoE模型的全局批次负载均衡损失函数，通过动态调整专家分配权重，有效解决传统MoE架构中普遍存在的专家负载不均问题，使计算资源利用率提升40%以上，同等硬件条件下训练效率实现显著提升。在注意力机制优化方面，所有模型变体均采用qk layernorm技术，通过在查询-键（QK）计算前增加归一化处理，显著增强训练过程的数值稳定性，使模型在长序列训练中梯度消失问题减少65%。
最具突破性的是Qwen3采用的三阶段预训练范式：第一阶段（基础构建期）着重打造语言理解基础能力与通用知识图谱，在8万亿token语料上完成基础语言模型训练；第二阶段（能力强化期）通过专项训练强化STEM领域问题求解、代码生成与复杂逻辑推理能力，针对数学定理证明、多语言代码转换等场景设计特殊训练任务；第三阶段（长序列拓展期）将训练序列长度从4k逐步扩展至32k token，通过渐进式长度扩展策略实现长文档处理能力的质的飞跃，为法律文书分析、学术论文理解、多轮对话记忆等场景提供强力支撑。实测显示，Qwen3在32k长度文档的信息抽取任务中准确率达到92.3%，较行业平均水平提升18个百分点。
科学化超参数调优：释放模型理论性能上限
超参数调优体系的科学化构建是Qwen3实现性能突破的另一关键支撑。研发团队基于三阶段预训练管道开展系统性缩放定律研究，针对密集型与MoE模型分别构建超参数优化空间，形成包含12个核心维度、89个可调参数的优化矩阵。通过动态调整学习率调度策略（采用余弦-线性混合衰减模式）、优化批大小分配机制（实施分层批大小控制），使不同规模的模型均能达到理论性能上限。
以本次同步发布的Qwen3-30B-A3B-Base为例，作为MoE架构的典型代表，该模型总参数量达305亿，其中激活参数量33亿，采用48层网络结构与GQA（Grouped Query Attention）注意力机制，配置32个查询头与4个键值头，在保持高效推理速度的同时，实现128选8的专家激活模式。其上下文窗口长度达到32,768 token，能够一次性处理约8万字的长文档内容。这种"大总参数量+小激活参数量"的设计理念，使模型在消费级GPU上即可实现高效部署，实测显示在单张NVIDIA RTX 4090显卡上，Qwen3-30B-A3B-Base的推理速度达到28 tokens/秒，较同级别模型提升35%，完美平衡了模型性能与部署成本。
开启精准化训练时代：AI技术价值创造新篇章
Qwen3系列模型的正式发布，标志着大语言模型产业正式进入"精准化训练"时代。该模型通过数据、架构、训练三维度的协同创新，不仅实现基础性能的全面提升（在MMLU基准测试中达到86.7%，HumanEval代码生成任务通过率达78.2%），更构建起可扩展的技术体系，为后续模型迭代奠定坚实基础。随着Qwen3在各行业的深入应用，预计将在智能代码助手（支持119种编程语言的自动补全与调试）、多语言跨文化交流（实时翻译准确率达专业八级水平）、科学研究辅助（文献综述自动生成与假设验证）等领域催生一批革命性应用，推动AI技术从通用能力展示向场景化价值创造加速转化。
据项目路线图显示，研发团队计划在未来6个月内推出多模态版本Qwen3-VL，实现文本、图像、音频的跨模态理解与生成；同时启动"Qwen3科学计算专项计划"，针对量子力学、流体动力学等领域开发专业模型变体。未来，随着模型规模的进一步扩展与多模态能力的深度融合，Qwen3有望成为连接人类知识与人工智能的重要桥梁，为全球科研机构与企业提供普惠性的AI创新工具。
【获取方式】Qwen3-30B-A3B-Base
Qwen3-30B-A3B-Base具有以下特点： 类型：因果语言模型 训练阶段：预训练 参数数量：总计 305 亿，其中已激活 33 亿 参数数量（非嵌入）：29.9B 层数：48 注意力头数量（GQA）：Q 为 32 个，KV 为 4 个 专家人数：128 已激活专家数量：8 上下文长度：32,768
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Base
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
