5 结论

本文为论文《Qwen3：兼顾思考与非思考模式的开源模型家族》「中文全文翻译」板块的对应章节，与「论文原文」板块同一章节一一对应，层级保持一致。

在本技术报告中，我们介绍了 Qwen3，即 Qwen 系列的最新版本。Qwen3 同时具备思考模式与非思考模式，允许用户动态管理用于复杂思考任务的 token 数量。该模型在包含 36 万亿 token 的广泛数据集上进行了预训练，使其能够理解与生成 119 种语言及方言的文本。通过一系列全面的评估，Qwen3 在预训练与后训练模型的多项标准基准（包括代码生成、数学、推理与智能体相关任务）上均展现出了强劲的性能。

在不久的将来，我们的研究将聚焦于若干关键领域。我们将持续扩展预训练，使用质量更高、内容更多样的数据。同时，我们将致力于改进模型架构与训练方法，以实现有效压缩、扩展到极长上下文等目标。此外，我们计划增加用于强化学习的计算资源，尤其侧重于从环境反馈中学习的、基于智能体的 RL 系统。这将使我们能够构建能够应对需要推理时扩展的复杂任务的智能体。