Qwen3 TTFT 性能对比-底层原理详解

简介： 通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型，包含多种参数版本，其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小，响应更快，适合低延迟交互；Qwen3-14B参数更多，推理更强，适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重，满足多样应用场景需求。

一、模型概述与上下文支持能力

Qwen3 系列是通义实验室于 2025 年推出的最新一代大语言模型，包含 6 个密集模型（Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B）和 2 个 MoE 模型（Qwen3-30B-A3B、Qwen3-235B-A22B）。其中，Qwen3-8B 和 Qwen3-14B 作为中型和大型密集模型的代表，均支持 32K token 的上下文长度，但在响应速度（TTFT）和推理效率上存在显著差异。

1.1 模型参数量与架构差异

• Qwen3-8B：参数量为 8B，基于 LLaMA 架构改进，包含 64 个 Transformer 层，每层由 Attention 模块、Add/RMSNorm 模块和 MLP 模块组成 。
• Qwen3-14B：参数量提升至 14B，架构与 Qwen3-8B 类似，但通过增加参数规模强化了复杂推理能力 。

1.2 上下文扩展技术

两者均采用 RoPE（旋转位置编码） 支持长上下文，并通过 YaRN 技术 将上下文扩展至 128K token（默认为 32K）。然而，Qwen3-8B 在训练阶段引入了 梯度正则化策略优化（GRPO），通过高质量的长上下文数