Qwen深夜升级235B模型,重夺王座、全面超越Kimi K2!还预告了一个重磅更新

值得注意的是,Qwen 官方宣布:“我们决定停止使用混合思维模式。”这意味着,在 A22B-2507 系列中,Instruct 与 Thinking 模型将分别独立训练与发布。尽管官方尚未详细解释背后原因,但混合思维一度被认为是行业趋势,Qwen 此举很可能是在技术层面有了新的发现。

Qwen 深夜上新!

Qwen3-235B-A22B-2507 系列正式启动,今天率先登场的是非思考模型 —— Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。

在最新基准测试中,新模型全面超越 Kimi K2,开源王冠再度回到 Qwen 头上!

四大关键升级:

1.在通用能力方面有显著提升,包括:指令跟随、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程与工具使用等。

2.在多语言的长尾知识覆盖方面取得了实质性进展。

3.在主观性强和开放式任务中,对用户偏好的适配显著改善,生成的回答更有帮助,文本质量更高。

4.对 256K 超长上下文的理解能力也得到了增强。

值得注意的是,Qwen 官方宣布:“我们决定停止使用混合思维模式。”

这意味着,在 A22B-2507 系列中,Instruct 与 Thinking 模型将分别独立训练与发布。尽管官方尚未详细解释背后原因,但混合思维一度被认为是行业趋势,Qwen 此举很可能是在技术层面有了新的发现。

有网友在评论区提到:看好这次更新,think模式会影响模型的指令遵循能力。不知道这个观点是否与官方不谋而合,Qwen后续技术报告,值得期待!

Qwen 也放出预告:“今天只是一个小更新,更大的更新即将到来!”

要评估 Qwen3-235B 大模型是否能够在配备 8 张 A100 GPU(总显存 640GB)的服务器上运行,需从模型规模、硬件支持、分布式推理与训练支持等多个维度分析。 ### 模型参数规模与显存需求 Qwen3-235B 是一个拥有 2350 亿参数的大模型,属于超大规模语言模型。根据当前公开的模型运行经验,32B 模型需要至少 24GB 显存(如 RTX 3090/4090)[^1],而更大的 72B 模型则通常需要更高规格的 GPU,如 A100 或 H100。A100 单卡的最大显存为 80GB,若使用 8 张 A100 GPU,则总显存可达 640GB,理论上具备运行 Qwen3-235B 的基础条件。 ### 分布式推理与训练支持 Qwen3 系列模型支持分布式推理和训练,可通过模型并行、张量并行等技术将模型拆分到多个 GPU 上运行。对于 235B 这种超大规模模型,通常需要依赖高效的并行策略和分布式框架(如 DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等)。8 卡 A100 的配置若结合模型并行技术,理论上可以支持 Qwen3-235B 的推理或训练任务。 ### 实际运行条件与优化 尽管硬件显存总量满足要求,实际运行仍需考虑以下因素: - **模型精度**:若使用 FP16 或 BF16 精度,显存需求较高;若使用 INT8 或更低精度量化技术,可显著降低显存占用。 - **批处理大小(Batch Size)**:较大的批处理会增加显存消耗,需根据实际需求调整。 - **框架优化**:不同推理框架(如 vLLM、HuggingFace Transformers)对显存的利用率不同,选择高效框架可提升资源利用率。 ### 结论 综合来看,配备 8 张 A100 GPU(总显存 640GB)的服务器具备运行 Qwen3-235B 大模型的基础硬件条件,但需依赖高效的分布式推理框架、模型并行策略以及适当的优化手段(如低精度量化)。实际部署时应根据具体应用场景进行调优,以确保稳定运行。 ```python # 示例代码:使用 PyTorch 和 DeepSpeed 进行模型并行加载 import deepspeed import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen3-235B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 使用 DeepSpeed 初始化模型并分配到多个 GPU engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize( model=model, model_parameters=model.parameters(), config="ds_config.json" # 需提前配置 DeepSpeed 的 JSON 配置文件 ) ```
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