中国科技公司阿里巴巴于周一发布了 Qwen 3 系列 AI 模型,该公司声称这些模型在某些情况下可以与 Google 和 OpenAI 提供的最佳模型媲美甚至超越它们。
大多数模型目前已经或将很快可通过 AI 开发平台 Hugging Face 和 GitHub 在 “open” 许可 下下载。它们的参数规模从 6 亿到 2350 亿不等。参数大致对应模型解决问题的能力,通常参数越多,模型的表现越好。
像 Qwen 这样由中国发展起来的模型系列的崛起,加大了对像 OpenAI 这样的美国实验室提供更强大 AI 技术的压力。同时,这也促使政策制定者实施限制措施,以限制中国 AI 公司获取训练模型所需芯片的能力。
据阿里巴巴介绍, Qwen 3 模型是 “混合式” 模型,这意味着它们既可以花费较长时间 “推理” 解决复杂问题,也可以快速响应简单请求。推理使得这些模型能够有效地自我核查,与 OpenAI 的 o3 等模型类似,但代价是较高的延迟。
Qwen 团队在博客中写道:“我们已将思考模式与非思考模式无缝整合,为用户提供了灵活的思考预算控制选项。此设计使用户能够更轻松地配置针对具体任务的预算。”
阿里巴巴表示, Qwen 3 模型支持 119 种语言,并在近 36 万亿个 Token 的数据集上进行了训练。Token 是模型处理的原始数据单位; 100 万个 Token 约等于 75 万个单词。阿里巴巴称, Qwen 3 的训练数据包括教科书、“question-answer pairs”、代码片段、 AI 生成的数据等多种内容。
阿里巴巴表示,这些改进以及其他优化大幅提升了 Qwen 3 相较于前作 Qwen 2 的性能。在编程比赛平台 Codeforces 上,最大的 Qwen 3 模型 —— Qwen-3-235B-A22B —— 刚刚超越了 OpenAI 的 o3-mini 与 Google 的 Gemini 2.5 Pro。Qwen-3-235B-A22B 在最新版本的 AIME (一个具有挑战性的数学基准测试)和 BFCL (一项评估模型 “推理” 问题能力的测试)中也超越了 o3-mini。
但 Qwen-3-235B-A22B 尚未公开发布 —— 至少目前还没有。
最大的公开 Qwen 3 模型 Qwen3-32B 仍与多种专有及开放的 AI 模型保持竞争优势,包括中国 AI 实验室 DeepSeek 的 R1。Qwen3-32B 在包括编码基准测试 LiveCodeBench 在内的多个测试中均超过了 OpenAI 的 o1 模型。
阿里巴巴表示, Qwen 3 在调用工具能力、遵循指令以及复制特定数据格式方面表现 “出色”。除了可供下载的模型外, Qwen 3 还可以通过云服务提供商 Fireworks AI 和 Hyperbolic 获得。
AI 云托管服务 Baseten 的联合创始人兼 CEO Tuhin Srivastava 表示, Qwen 3 是开放模型在追赶 OpenAI 等封闭系统趋势中的又一里程碑。
他在给 TechCrunch 的声明中表示:“美国正在加大对向中国销售芯片和从中国采购的限制,但像 Qwen 3 这样既先进又开放 [ … ] 的模型无疑将被国内使用。它反映出企业既在自主开发工具 [ as well as ] 也在通过 Anthropic 和 OpenAI 等封闭模型公司购买现成产品的现实。”
好文章,需要你的鼓励
尽管芯片厂商不断推出性能更强的神经处理单元,声称比上代产品快30-40%,但大多数AI功能仍依赖云端处理。专家指出,云端AI模型拥有数千亿参数,而手机NPU只能处理约30亿参数的模型。本地AI处理虽然在隐私保护和可靠性方面具有优势,但受限于内存容量和处理能力,目前主要应用于特定场景。业界正致力于优化模型压缩技术,实现云端与本地AI的混合处理模式。
NVIDIA联合多所高校开发的SpaceTools系统通过双重交互强化学习方法,让AI学会协调使用多种视觉工具进行复杂空间推理。该系统在空间理解基准测试中达到最先进性能,并在真实机器人操作中实现86%成功率,代表了AI从单一功能向工具协调专家的重要转变,为未来更智能实用的AI助手奠定基础。
Hammerspace通过现有NVMe存储最大化GPU使用率。随着AI计算在混合云和多云环境中扩展,基础设施团队面临着加速洞察时间同时最大化GPU投资的压力。Hammerspace Tier 0将GPU服务器集群内的本地NVMe存储转换为超高速共享存储层,性能比传统网络存储提升10倍,减少检查点时间,提高GPU使用率,改善推理响应时间,无需额外存储系统,节省数百万美元成本。
这项研究解决了现代智能机器人面临的"行动不稳定"问题,开发出名为TACO的决策优化系统。该系统让机器人在执行任务前生成多个候选方案,然后通过伪计数估计器选择最可靠的行动,就像为机器人配备智能顾问。实验显示,真实环境中机器人成功率平均提升16%,且系统可即插即用无需重新训练,为机器人智能化发展提供了新思路。