2025年8月1日，千问团队正式推出参数规模达305亿的专家混合语言模型——Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507。该模型创新性地采用动态激活机制，在每次推理过程中仅需调用33亿参数，通过非思考模式的运行架构，实现了大模型性能与计算效率的完美平衡。
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8 作为新一代指令优化模型，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507专注于三大核心能力建设：高精度指令遵循系统确保用户意图的准确理解与执行，多语言处理模块支持全球主要语种的深度语义解析，而强化的外部工具接口则显著提升了模型与外部系统的协同工作效率。经过大规模指令数据后训练，该模型在多项权威基准测试中展现出突破性表现：在AIME数学推理、斑马逻辑分析等复杂任务中实现精度跃升，MultiPL-E编程评测与LiveCodeBench实战测试中代码生成准确率领先行业平均水平，IFEval对齐评估与专业写作评测中更是获得人类评审的高度认可。
值得关注的是，相较于未经指令微调的基础版本，Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在开放式对话、创意内容生成等主观任务中质量评分提升显著，同时保持了在事实性问答和复杂代码生成场景下的强劲性能。这种"全能型"表现得益于模型独特的混合专家架构，通过精准激活相关知识模块，在降低计算资源消耗的同时，确保专业领域的深度处理能力。
在商业化应用方面，该模型采用极具竞争力的阶梯式计费模式：输入处理费用仅为0.00125元/千tokens，输出生成费用为0.00375元/千tokens，这一定价策略显著降低了企业级用户的AI应用成本。随着模型的正式发布，千问团队将持续优化推理效率，计划在未来季度推出支持多模态输入的增强版本，进一步拓展在智能客服、内容创作、科研辅助等领域的应用边界。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507的问世，标志着大语言模型正式进入"精准激活"时代。通过将305亿参数的知识储备浓缩为33亿活跃计算单元，千问团队不仅解决了大模型部署的资源瓶颈问题，更为行业提供了一种高效能AI开发的全新范式。这种"重储备、轻激活"的设计理念，或将成为下一代大语言模型的主流发展方向。
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