论文信息与摘要（译文）

原文标题：Qwen3 Technical Report 中文译名：Qwen3：兼顾思考与非思考模式的开源模型家族 arXiv：2505.09388（v1）

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Qwen Team

摘要

在本工作中，我们推出 Qwen3，即 Qwen 模型系列的最新版本。Qwen3 包含一系列大型语言模型（LLMs），旨在提升性能、效率与多语言能力。Qwen3 系列同时包含稠密（dense）与混合专家（MoE）两种架构的模型，参数量规模从 0.6B 到 235B 不等。Qwen3 的一项关键创新是将思考模式（用于复杂、多步推理）与非思考模式（用于快速、依上下文驱动的响应）整合到统一框架中。这消除了在不同模型之间切换的需要——例如面向聊天的优化模型（如 GPT-4o）与专用的推理模型（如 QwQ-32B）——并支持基于用户查询或聊天模板的动态模式切换。同时，Qwen3 引入了思考预算（thinking budget）机制，允许用户在推理过程中自适应地分配计算资源，从而依据任务复杂度在延迟与性能之间取得平衡。此外，通过利用旗舰模型的知识，我们显著降低了构建小规模模型所需的计算资源，同时保证了其极具竞争力的性能。实证评估表明，Qwen3 在各类基准测试中取得了最先进（state-of-the-art）的结果，涵盖代码生成、数学推理、智能体任务等，可与更大的 MoE 模型及专有模型相媲美。与前代 Qwen2.5 相比，Qwen3 将多语言支持从 29 种语言及方言扩展到 119 种，通过提升跨语言理解与生成能力增强了全球可用性。为促进可复现性及社区驱动的研究与开发，所有 Qwen3 模型均基于 Apache 2.0 协议公开可用。