芯耀
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Qwen3 是阿里巴巴通義千問團(tuán)隊(duì)在 2025 年 4 月發(fā)布的最新大模型，相比 Qwen 歷史版本（如 Qwen2.5、Qwen1.5）以及 DeepSeek 的 R1 和即將發(fā)布的 R2 模型，在架構(gòu)、性能、成本效率等方面均有顯著提升。
本文所有資料都已上傳至“智能計(jì)算芯知識(shí)”星球。如“《92+份GPU芯片技術(shù)及白皮書合集》”，“《60+份AI Agent技術(shù)報(bào)告合集》”，“北京大學(xué)：10+份DeepSeek技術(shù)實(shí)踐報(bào)告合集”，“《清華大學(xué)：DeepSeek報(bào)告19部曲合集》”，“浙江大學(xué)：DeepSeek技術(shù)20篇（合集）”，“《310+份DeepSeek技術(shù)報(bào)告合集》”，“《100+份AI芯片技術(shù)修煉合集》”，“800+份重磅ChatGPT專業(yè)報(bào)告”，加入星球獲取嚴(yán)選精華技術(shù)報(bào)告，內(nèi)容持續(xù)更新...
1. Qwen3 相比 Qwen 歷史版本的主要升級(jí)
(1) 架構(gòu)創(chuàng)新：混合推理 + MoE 設(shè)計(jì)
混合推理架構(gòu)（快思考 + 慢思考）
Qwen3 首次引入“快思考”和“慢思考”雙模式，可根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源：
快思考（非推理模式）：適用于簡(jiǎn)單問答、指令執(zhí)行，響應(yīng)延遲低至毫秒級(jí)。
慢思考（推理模式）：針對(duì)數(shù)學(xué)、代碼生成等復(fù)雜任務(wù)，啟用多步推理鏈（Chain of Thought），提升準(zhǔn)確性。
用戶可設(shè)置“思考預(yù)算”（最大推理 tokens 數(shù)），平衡成本與質(zhì)量。
MoE（混合專家）架構(gòu)大幅提升效率
Qwen3-235B-A22B 總參數(shù) 2350 億，但僅激活 220 億（約 10%），相比傳統(tǒng)稠密模型（如 Qwen2.5-72B）計(jì)算成本降低 90%。
(2) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)與多語(yǔ)言能力
訓(xùn)練數(shù)據(jù)翻倍（36 萬(wàn)億 token，Qwen2.5 僅 18 萬(wàn)億），涵蓋 STEM、編程、多語(yǔ)言文檔及合成數(shù)據(jù)。
支持 119 種語(yǔ)言，覆蓋全球 90% 以上人口，尤其優(yōu)化了小語(yǔ)種能力。
(3) 性能提升
數(shù)學(xué)能力：AIME25 奧數(shù)測(cè)評(píng) 81.5 分，刷新開源紀(jì)錄。
代碼能力：LiveCodeBench 評(píng)測(cè)突破 70 分，超越 Grok 3。
Agent 能力：BFCL 評(píng)測(cè) 70.8 分，優(yōu)于 OpenAI o1 和 Gemini 2.5 Pro。
(4) 部署成本大幅降低
僅需 4 張 H20 顯卡?即可部署 Qwen3-235B-A22B（成本約 50 萬(wàn)），而 DeepSeek-R1 671B 需 12 張 A100（成本 200 萬(wàn)）。
（5）關(guān)鍵性能提升
| 能力維度 | Qwen3表現(xiàn) | 對(duì)比Qwen2.5提升 |
|---|---|---|
| 數(shù)學(xué)推理 | AIME25奧數(shù)測(cè)評(píng)81.5分 | +22% |
| 代碼生成 | LiveCodeBench 70分 | +35% |
| Agent能力 | BFCL評(píng)測(cè)70.8分（超越Gemini 2.5 Pro） | +40% |
| 長(zhǎng)文本 | 128K上下文，關(guān)鍵信息召回率98% | 上下文利用率提升50% |
（6）部署成本革命
硬件需求大幅降低：
Qwen3-235B-A22B僅需4張H20顯卡（成本約50萬(wàn)）。
對(duì)比：同規(guī)模稠密模型需12張A100（成本200萬(wàn)+）。
開源策略：
全系列Apache 2.0開源（含MoE架構(gòu)細(xì)節(jié)），衍生模型已超10萬(wàn)。
提供量化版本（INT4/INT8），可在消費(fèi)級(jí)GPU（如RTX 4090）運(yùn)行。
2. Qwen3 與 DeepSeek 的技術(shù)對(duì)比
(1) 架構(gòu)對(duì)比
| 維度 | Qwen3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-R2（預(yù)計(jì)） |
|---|---|---|---|
| 架構(gòu) | MoE + 混合推理（動(dòng)態(tài)激活 10%） | 傳統(tǒng)稠密架構(gòu)（全參數(shù)激活） | Hybrid MoE 3.0（激活 6.5%） |
| 參數(shù)規(guī)模 | 235B（激活 22B） | 671B（全激活） | 1.2T（激活 78B） |
| 推理成本 | 4 張 H20（成本 50 萬(wàn)） | 12 張 A100（成本 200 萬(wàn)） | 預(yù)計(jì)比 Qwen3 更低 |
| 多模態(tài) | 文本+Agent 強(qiáng)化 | 純文本 | 支持文本+圖像輸入 |
(2) 性能對(duì)比
數(shù)學(xué)推理：Qwen3（AIME25 81.5 分） > DeepSeek-R1（未公布）。
代碼生成：Qwen3（LiveCodeBench 70 分） > DeepSeek-R1。
Agent 能力：Qwen3（BFCL 70.8 分） > DeepSeek-R1（56.9 分）。
(3) 開源生態(tài)
Qwen3：全系列 Apache 2.0 開源，衍生模型超 10 萬(wàn)，超越 Llama。
DeepSeek：部分閉源，生態(tài)開放性較低。
3. DeepSeek 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)
盡管 Qwen3 在多個(gè)方面領(lǐng)先，DeepSeek 仍有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：
萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模（R2 預(yù)計(jì) 1.2T），可能帶來更強(qiáng)的長(zhǎng)文本理解能力。
更極致的稀疏激活（6.5% vs Qwen3 的 10%），進(jìn)一步降低推理成本。
多模態(tài)支持（R2 新增圖像輸入），彌補(bǔ) R1 的短板。
專業(yè)領(lǐng)域優(yōu)化（醫(yī)療、工業(yè)質(zhì)檢等），在特定任務(wù)上超越專家組。
4. 總結(jié)
Qwen3 優(yōu)勢(shì)：
混合推理架構(gòu)（靈活平衡效率與深度）
MoE 超高效率（激活參數(shù)僅 10%，成本極低）
開源生態(tài)最強(qiáng)（全系列 Apache 2.0，衍生模型超 10 萬(wàn)）
多語(yǔ)言 & Agent 能力突出（119 種語(yǔ)言，BFCL 70.8 分）
DeepSeek 優(yōu)勢(shì)（R2 預(yù)期）：
萬(wàn)億參數(shù) + 超稀疏激活（可能帶來更強(qiáng)推理能力）
多模態(tài)支持（文本+圖像輸入）
專業(yè)領(lǐng)域優(yōu)化（醫(yī)療、工業(yè)等垂直場(chǎng)景）
未來競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)：Qwen3?已搶占“高效 MoE + 混合推理”高地，DeepSeek R2 需在萬(wàn)億參數(shù)效率和多模態(tài)能力上突破才能反超。
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