Qwen团队开源 Qwen3 系列模型的最新更新版本 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。这是一个在非思考模式（non-thinking mode）下运行的大型语言模型，相较于前一版本，在多个核心能力上均有显著提升。

Qwen 团队放弃了具有混合思考模式的 Qwen3-235B-A22B 的继续迭代，官方也给出了原文是“我们将分别训练 Instruct 和 Thinking 模型，以获得最佳质量”。意思就是混合思考模型虽然可以既有instruct 模型的快思考，也有 Thinking 模型的深度思考，但无法达到垂类模型的最佳质量。

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型的核心升级在于全面提升了其综合能力和用户对齐度。主要体现在以下几个方面：

  • 通用能力增强：在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、代码生成和工具使用等基础能力上取得了显著进步。
  • 知识覆盖更广：大幅提升了在多种语言下的长尾知识覆盖范围。
  • 用户对齐更优：在主观性和开放式任务中能更好地符合用户偏好，生成更有帮助和更高质量的文本。
  • 长上下文能力提升：增强了对 256K 超长上下文的理解能力。

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模型规格

  • 模型架构：该模型是一个拥有 235B 总参数和 22B 激活参数的因果语言模型（Causal Language Model），采用了专家混合（MoE）架构，包含 128 个专家，每次激活 8 个。
  • 模型层数：共 94 层。
  • 上下文长度：原生支持 262,144 (256K) tokens 的超长上下文。
  • 运行模式：此模型仅支持非思考模式，输出中不会生成 <think></think> 标签。

性能表现

  • 基准测试：在多个行业标准基准测试中，Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的表现优于其前代模型，并在多个领域与 GPT-4o、Claude Opus 等顶级模型相当或更优。
  • 突出领域：在推理能力测试（如 AIME25 得分 70.3，ZebraLogic 得分 95.0）和部分知识问答测试（如 CSimpleQA 得分 84.3）中表现尤为出色，显著超越了竞争对手。

使用与部署

  • 快速上手：可通过最新版的 Hugging Face transformers 库轻松调用模型。
  • 服务部署：推荐使用 sglang 或 vllm 等框架进行服务化部署，以获得最佳性能。
  • 本地运行：支持 Ollama、LMStudio、llama.cpp 等多种本地化应用。

智能体（Agent）应用

  • 工具调用：该模型在工具调用方面能力出众。官方推荐使用 Qwen-Agent 框架来简化开发，充分利用其作为智能体的潜力。

最佳实践

  • 采样参数：为获得最佳生成效果，建议设置 Temperature=0.7, TopP=0.8。
  • 输出长度：建议为大多数查询设置 16,384 tokens 的输出长度。
  • 提示词技巧：在处理数学问题时，建议在提示中加入“请逐步推理，并将最终答案放在 \boxed{} 中”以获得结构化的解题步骤。