制作钓鱼网站教程,做网站需要学些什么软件,php 网站 整合 数据库,国外企业网络会议的组织与优化#x1f31f;时间回到2025年9月11日#xff0c;阿里巴巴通义千问团队重磅发布了下一代基础模型架构——Qwen3-Next#xff0c;这款模型仅用3%的参数激活率#xff0c;就实现了媲美旗舰级模型的性能#xff0c;训练成本暴降90%#xff0c;推理速度提升10倍#xff0c;这款… 时间回到2025年9月11日阿里巴巴通义千问团队重磅发布了下一代基础模型架构——Qwen3-Next这款模型仅用3%的参数激活率就实现了媲美旗舰级模型的性能训练成本暴降90%推理速度提升10倍这款模型以其创新的混合架构设计、极致的稀疏化程度和卓越的性价比表现被业界誉为阿里模型的DeepSeek时刻 看到这你可能感觉很惊讶究竟如何我们继续往下看 名人说博观而约取厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》 创作者Code_流苏(CSDN)一个喜欢古诗词和编程的Coder 目录一、什么是Qwen3-Next一场AI效率革命的开始1.Qwen3-Next简介2. 两个主版本满足不同需求二、核心黑科技混合注意力机制如何让AI既快又准1. Gated DeltaNet高效的长期记忆管理员2. Gated Attention精准的细节捕手3. 黄金配比75%25%的完美组合三、超稀疏MoE架构512个专家中只激活11个的智慧1. 什么是MoE架构2. Qwen3-Next的超稀疏设计四、Multi-Token Prediction让AI未卜先知1. MTP的工作原理2. MTP带来的双重收益五、性能表现用数据说话的性价比之王1. 训练效率的巨大突破2. 推理性能的惊人表现3. 模型能力的全面对比预训练后训练六、简单实测参数小能力强1.文本创作2.图像生成3.网站开发4.实时搜索5.计划制定七、如何使用Qwen3-Next从零到上手的完整指南1. 快速体验2. 本地部署示例3. 专业推理框架总结开启AI模型的效率时代 很高兴你打开了这篇博客更多AI知识请关注我、订阅专栏《AI知识图谱》内容持续更新中… 大家好我是流苏今天我们一起了解一下阿里近期发布的新架构模型——Qwen3-Next。
Qwen-Chat官网https://chat.qwen.ai/ 一、什么是Qwen3-Next一场AI效率革命的开始
1.Qwen3-Next简介
想象一下如果你有一个拥有800个专业技能的超级团队但每次只需要调用其中30个人就能完成以前需要整个团队才能做的工作这就是Qwen3-Next的核心理念 Qwen3-Next是阿里巴巴于2025年9月发布的全新架构AI模型它最大的特点就是大且不全激活
总参数量800亿80B实际激活仅30亿3B激活率仅3.7%性能表现媲美千问3旗舰版235B模型成本控制训练成本比Qwen3-32B降低90%
这就像是拥有一座巨大的图书馆但每次查询时只需要打开几本相关的书籍既保证了知识的全面性又极大提升了查找效率
2. 两个主版本满足不同需求
Qwen3-Next家族包含三个成员
Base版本基础预训练模型适合二次开发Instruct版本指令微调模型适合对话交互Thinking版本推理思考模型在AIME25数学推理评测中获得87.8分超越了谷歌Gemini-2.5-Flash-Thinking
huggingface 中关于 Qwen3-Next 的收藏夹https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next 二、核心黑科技混合注意力机制如何让AI既快又准
传统的AI模型就像一个健忘症患者每次回答问题都要重新翻遍所有历史对话计算量随着对话长度呈平方级增长。而Qwen3-Next采用了革命性的混合注意力机制彻底改变了这一局面。
1. Gated DeltaNet高效的长期记忆管理员
Gated DeltaNet采用线性注意力机制专门负责长程信息扫描并可及时清除无关历史信息。就像一个智能的记忆管理员能够
快速扫描线性复杂度处理长文本效率极高智能筛选自动过滤无关信息保留关键内容动态更新实时更新重要信息的权重 2. Gated Attention精准的细节捕手
阿里自研的Gated Attention则专注捕获关键局部信息负责处理需要精确理解的复杂内容。 3. 黄金配比75%25%的完美组合
通过大约一年的持续探索和大量试错团队最终确定了75%线性注意力25%标准注意力的黄金配比 模型层分配策略
├── 75% 使用 Gated DeltaNet (线性注意力)
│ ├── 处理长序列信息
│ ├── 维护全局上下文
│ └── 高效过滤无关信息
└── 25% 保留标准注意力 ├── 捕获精细局部特征├── 确保信息完整性└── 保证模型准确性这种设计让模型既能高效处理长文本又不失精准理解能力
三、超稀疏MoE架构512个专家中只激活11个的智慧
如果说混合注意力是大脑的思考方式那么超稀疏MoE混合专家模型就是大脑的知识储存结构。
1. 什么是MoE架构
想象你是一家咨询公司的老板雇佣了512位各领域专家但每次处理客户问题时你只需要召集10-11位最相关的专家来解决这就是MoE架构的精髓 2. Qwen3-Next的超稀疏设计
相比Qwen3 MoE的128个总专家和8个路由专家Qwen3-Next扩展到了512总专家10路由专家与1共享专家的组合
对比项Qwen3 MoEQwen3-Next MoE总专家数128512路由专家810共享专家01激活比例~6.25%3.7%
这种设计的好处是
专业化更强每个专家术业有专攻协作更高效智能路由选择最合适的专家组合资源利用最优大幅减少计算资源消耗
四、Multi-Token Prediction让AI未卜先知
传统AI模型生成文本就像挤牙膏一个词一个词地蹦而Qwen3-Next引入了Multi-Token PredictionMTP机制让AI具备了更具有可能性的预测的能力 1. MTP的工作原理
传统模式今天天气 → 很 → 好
MTP模式今天天气 → [很, 好, , 适合] (一次预测多个token)2. MTP带来的双重收益
推理加速通过MTP机制达到100 tokens/秒的推理速度达到国际先进水平性能提升多步预测训练提升了模型整体性能应用优化为Speculative Decoding投机解码提供高接受率模块
五、性能表现用数据说话的性价比之王
1. 训练效率的巨大突破
Qwen3-Next采用Qwen3 36T预训练语料的15T token均匀采样子集训练消耗的GPU Hours不到Qwen3-30A-3B的80%而与Qwen3-32B相比仅需9.3%的GPU计算资源这意味着
成本优势训练成本直降90%时间优势训练周期大幅缩短资源优势显著降低硬件门槛 2. 推理性能的惊人表现
与 Qwen3-32B 相比Qwen3-Next-80B-A3B 在预填充prefill阶段展现出卓越的吞吐能力在 4k tokens 的上下文长度下吞吐量接近前者的七倍当上下文长度超过 32k 时吞吐提升更是达到十倍以上。 在解码decode阶段该模型同样表现优异——在 4k 上下文下实现近四倍的吞吐提升而在超过 32k 的长上下文场景中仍能保持十倍以上的吞吐优势。
场景上下文长度性能提升倍数预填充阶段4K tokens7倍预填充阶段32K tokens10倍解码阶段4K tokens4倍解码阶段32K tokens10倍3. 模型能力的全面对比
预训练是Base版本后训练是Instruct版本和Thinking版本。
预训练
Base版本表现
Qwen3-Next-80B-A3B-Base 仅使用十分之一的 Non-Embedding 激活参数在大多数基准测试中已超越 Qwen3-32B-Base且显著优于 Qwen3-30B-A3B 后训练
Instruct版本表现
在多项基准测试中媲美Qwen3-235B旗舰模型在RULER长上下文测试中256K范围内表现优异 Thinking版本表现
超越谷歌Gemini-2.5-Flash-Thinking在复杂推理任务上表现卓越部分指标接近Qwen3-235B-Thinking旗舰版
六、简单实测参数小能力强
1.文本创作
Q1帮我写一首关于秋天树叶的诗。 2.图像生成
Q2画一只小猫在草坪上奔跑的图像
有一说一画图能力真不错与描述的也比较准。 3.网站开发
Q3编写一个水果电子商务网站。
写网站响应很快写出的网站还有购物车功能有动效浮动。 4.实时搜索
Q4告诉我现在科技领域发生了什么。
这句话和Qwen3-Next说了之后它会自动打开搜索功能确保信息的实时性回复也是最近的热点信息。 5.计划制定
Q5帮我制定一个健康生活方式的计划。 关于健康生活计划Qwen3-Next回答的很详细最后还来了个特别好的提醒“健康不是一场冲刺而是一场终身的慢跑。” 简单测试之后总结下来就是这个模型虽然参数小但能力不弱于很多全参数模型响应很快缺点是相对于全参数的检索范围没有那么全面和具体。 七、如何使用Qwen3-Next从零到上手的完整指南
1. 快速体验
在线体验
官方聊天界面https://chat.qwen.ai/ 阿里云百炼平台https://www.aliyun.com/product/bailian
开源获取
HuggingFacehttps://huggingface.co/Qwen ModelScopehttps://modelscope.cn/organization/Qwen 2. 本地部署示例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer# 加载模型和分词器
model_name Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,dtypeauto,device_mapauto,
)# 准备输入
messages [{role: user, content: 解释一下什么是人工智能}]
text tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenizeFalse, add_generation_promptTrue)# 生成回答
inputs tokenizer([text], return_tensorspt).to(model.device)
outputs model.generate(**inputs, max_new_tokens512)
response tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokensTrue)print(response)3. 专业推理框架
对于生产环境推荐使用专业推理框架
SGLang部署
# 安装SGLang
pip install sglang[all] githttps://github.com/sgl-project/sglang.gitmain# 启动服务4卡并行256K上下文
SGLANG_ALLOW_OVERWRITE_LONGER_CONTEXT_LEN1 python -m sglang.launch_server \--model-path Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct \--port 30000 --tp-size 4 --context-length 262144vLLM部署
# 安装vLLM
pip install vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly# 启动服务
VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN1 vllm serve Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct \--port 8000 --tensor-parallel-size 4 --max-model-len 262144总结开启AI模型的效率时代
Qwen3-Next的发布标志着AI模型正式进入效率优先的新时代。它通过混合注意力机制、超稀疏MoE架构和Multi-Token Prediction等创新技术实现了以下突破
1️⃣ 技术突破
- 混合注意力解决长上下文处理难题
- 极致稀疏化实现大模型小激活
- MTP机制大幅提升推理速度2️⃣ 成本优势
- 训练成本降低90%
- 推理效率提升10倍
- 硬件门槛显著下降3️⃣ 应用前景
- 支持256K-1M超长上下文
- 完善的开源生态支持
- 广泛的部署平台兼容目前Qwen3-Next已经在NVIDIA平台上得到优化支持可以通过NVIDIA NIM、SGLang等框架部署这为AI技术的普及和应用打下了坚实基础。
Qwen3-Next不仅仅是一个新模型更是AI发展方向的重要指引——在追求更强能力的同时如何让AI变得更加高效、经济、实用。这种用更少资源做更多事情的设计理念必将推动整个AI行业向着更加可持续的方向发展 写在最后技术的进步不应该是资源的堆砌而应该是智慧的结晶。Qwen3-Next正是这种理念的完美体现它告诉我们AI的未来不在于更大而在于更智能 创作者Code_流苏(CSDN)一个喜欢古诗词和编程的Coder 本文基于阿里巴巴通义千问团队官方技术报告和权威技术资讯整理确保信息准确性和时效性。
