阿里重磅发布Qwen3最佳开源LLM，击败 DeepSeek-R1，Llama4

一、Qwen 系列模型发展脉络回溯

Qwen 系列模型是阿里云自主研发的成果，其诞生顺应了人工智能领域对强大语言处理能力不断追求的趋势。自初代模型推出以来，便以高效的架构设计和扎实的预训练基础，在自然语言处理（NLP）任务中初显身手。随着技术的迭代，Qwen 模型持续进化，参数规模不断扩大，训练数据日益丰富多样，在语言理解、生成等基础能力上稳步提升。到 Qwen2 时，已在多类专业任务和复杂场景中展现出超越同类开源模型的实力，为 Qwen3 的诞生积累了深厚的技术底蕴。

二、Qwen3 关键技术剖析

（一）模型架构创新

Qwen3 在架构设计上融合了前沿的技术理念，延续并优化了 Transformer 架构。通过精心调整网络层数、注意力机制等关键组件，显著提升了模型对长序列文本的处理能力与效率。例如，在注意力机制中采用了创新算法，使得模型能够更精准地捕捉文本中远距离词汇间的语义关联，从而在处理长篇文档、复杂对话等场景时，生成的文本逻辑更为连贯、语义更加准确。这种架构创新不仅增强了模型性能，还为后续的功能拓展奠定了坚实基础。

（二）数据规模与质量优势

训练数据是大语言模型的 “燃料”，Qwen3 的数据量高达约 36 万亿个 token，近乎 Qwen2.5 的两倍之多。数据来源广泛且多元，涵盖网络文本、专业书籍、代码片段、数学公式以及多种语言的语料库等。为确保数据质量，团队运用先进的数据清洗与筛选技术，剔除噪声数据，同时利用 Qwen2.5-VL 从 PDF 文档提取高质量信息，并借助 Qwen2.5 对数据内容质量进行优化。丰富且优质的数据让 Qwen3 在学习过程中接触到海量语言模式与知识，极大地拓宽了模型的知识边界与语言理解能力。

（三）混合思维模式的独特设计

Qwen3 创新性地引