Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507：开源大模型效率革命，双模式推理改写行业规则-优快云博客

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507：开源大模型效率革命，双模式推理改写行业规则

【免费下载链接】Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

导语

阿里巴巴最新开源的Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507大模型，以"2350亿总参数+220亿激活参数"的混合专家架构实现性能突破，在数学推理、代码生成等核心基准测试中超越众多顶级模型，同时将推理成本压缩至竞品的1/3，标志着大模型行业正式进入"效率竞赛"新阶段。

行业现状：从参数竞赛到效率突围

当前大模型行业面临"三重困境"：GPT-4o等闭源模型单次调用成本高达0.01美元，开源模型难以突破性能瓶颈，企业部署算力门槛居高不下。据Gartner数据，2025年60%企业因算力成本放弃大模型应用。在此背景下，Qwen3-235B-A22B通过三大技术创新实现破局：动态双模式推理、混合专家架构优化、超长上下文处理能力。

全球开源格局演变显示，中国开源大模型已占据全球榜单前五，其中Qwen系列在HuggingFace下载量位居前列，百亿级参数规模下载量领先包括gpt-oss在内的其他开源模型。在文本排行榜中，Qwen3-max-preview跻身TOP3，视觉领域Qwen3与腾讯Hunyuan-vision-1.5并列开源最强，标志着国产模型已从追赶者转变为引领者。

核心亮点：技术突破与性能跃升

1. 动态双模式推理系统

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507首创思考模式与非思考模式无缝切换机制：

思考模式：针对数学推理、代码生成等复杂任务，通过"内部草稿纸"（以#符号标记）进行多步骤推演，在MATH-500数据集准确率达95.2%，AIME数学竞赛得分92.3分超越DeepSeek-R1；
非思考模式：适用于闲聊、信息检索等场景，响应延迟降至200ms以内，算力消耗减少60%。

用户可通过/think与/no_think指令实时调控，例如企业客服系统在简单问答中启用非思考模式，GPU利用率可从30%提升至75%。

如上图所示，该图展示了Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507模型在AIME24、AIME25、LiveCodeBench(v5)和GPQA Diamond四个基准测试中，不同思考预算下"思考模式"与"非思考模式"的Pass@1性能对比曲线。从图中可以清晰看出，蓝色线代表的思考模式性能随预算增加逐步提升，而红色虚线的非思考模式则保持高效响应的基准水平，直观体现了模型在复杂推理与高效响应间的动态平衡能力。

2. "万亿性能，百亿成本"的MoE架构

采用128专家层×8激活专家的稀疏架构，带来三大优势：

训练效率：36万亿token数据量仅为GPT-4的1/3，却实现LiveCodeBench编程任务Pass@1=74.1%的性能；
部署门槛：支持单机8卡GPU运行，同类性能模型需32卡集群；
能效比：每瓦特算力产出较Qwen2.5提升2.3倍，符合绿色AI趋势。

Qwen3模型家族包含8款支持混合推理的开源模型，涵盖混合专家（MoE）和稠密（Dense）两大分支，参数规模从0.6B到235B分布，为不同算力条件的用户提供灵活选择。

图片展示了通义千问Qwen3模型家族的完整架构，包含8款支持混合推理的开源模型，涵盖混合专家（MoE）模型和稠密（Dense）模型两大分支。从0.6B到235B的参数规模分布，突出其低成本高性能及全场景适配特性，为不同算力条件的用户提供灵活选择。

3. 256K超长上下文与多语言能力

原生支持262,144 token上下文（约6.5万字），通过YaRN技术可扩展至131K（约30万字），在法律文档分析、代码库理解等场景表现突出。多语言能力覆盖119种语言及方言，中文处理准确率达92.3%，远超Llama 3的78.5%。在RULER长文本基准测试中，模型在1000K tokens场景下准确率达82.5%，较行业平均水平提升27%。

性能表现

在港大经管学院发布的《大语言模型推理能力测评报告》中，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507在中文语境下的推理能力排名前列。在基础逻辑能力测试中获得90分，位列第六；在情境推理能力测试中获得89分，并列第五。综合能力排名第七，展现了中国大模型在中文语境中的特殊优势和强大潜力。

模型在多项国际权威评测中表现优异：SuperGPQA得分为64.9，位列第一；AIME25得分92.3，仅次于OpenAI O4-mini；HMMT25得分83.9，位列第一；LiveCodeBench v6得分74.1，位列第一；CFEval得分2134，位列第一。这些成绩充分证明了模型在复杂推理和代码生成任务上的领先地位。

行业影响与趋势

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507的开源，标志着大模型行业从"参数内卷"转向"效率竞争"。该模型的发布72小时内，Ollama、LMStudio等平台完成适配，HuggingFace下载量突破200万次，推动三大变革：

1. 企业级应用爆发

陕煤集团基于Qwen3开发矿山风险识别系统，顶板坍塌预警准确率从68%提升至91%；同花顺集成模型实现财报分析自动化，报告生成时间从4小时缩短至15分钟。

2. 开发者工具链成熟

通过sglang或vllm可快速部署OpenAI兼容API，部署命令示例：

# SGLang部署命令
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 --reasoning-parser qwen3 --tp 8

# vLLM部署命令
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1

3. 商业格局重塑

阿里云通过"开源模型+云服务"策略构建生态闭环，开发者免费使用模型后，自然选择阿里云PAI平台部署，推动AI服务收入环比增长45%。

快速开始

要开始使用Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，可通过以下步骤获取并部署模型：

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

# Python API调用示例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507"

# 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# 准备模型输入
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# 文本生成
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 

# 解析思考内容
try:
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)  # 151668是符号"</think>"的token ID
except ValueError:
    index = 0

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("Thinking content:", thinking_content)  # 没有开头的"</think>"标签
print("Content:", content)

结论与前瞻

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507的发布，不仅展示了中国AI技术的快速发展，更为企业和开发者提供了一个高性能、低成本的大模型解决方案。通过创新的混合专家架构和双模式推理机制，该模型在保持高性能的同时，大幅降低了部署门槛和运行成本，为大模型的规模化应用铺平了道路。

对于开发者与企业，建议：

复杂推理场景（数学、编程）使用/think模式，配置Temperature=0.6，TopP=0.95
简单交互场景启用/no_think模式，设置Temperature=0.7，TopP=0.8以提升响应速度
长文本处理通过YaRN技术扩展至131K token，但建议仅在必要时启用
优先考虑SGLang或vLLM部署，平衡性能与开发效率

随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，Qwen3系列模型将在更多领域展现出强大的应用潜力，为各行各业的数字化转型提供有力支持。对于企业和开发者而言，现在正是接入Qwen3生态的最佳时机，以抓住AI技术带来的新机遇。

【免费下载链接】Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考