今天凌晨1点，阿里巴巴开源了Qwen3系列新版本Qwen3-235B-A22B-2507。
比较意外的是，阿里已经停用了混合思考模型，新版Qwen3是一个非思维推理，又回到了指令微调模型，但性能非常强劲。
根据阿里公布的数据显示，新版Qwen3在知识、推理、代码、对齐、智能体、多语言测试6大类几十种测试基准中，全部大幅度超过了DeepSeek开源的新版V3-0324模型。
例如，SimpleQA测试中，DeepSeekV3得27.2分，新版Qwen3为54.3分；CSimpleQA测试中，DeepSeekV3得71.1分，新版Qwen3为84.3分；
ZebraLogic测试中，DeepSeekV3 83.4分，新版Qwen3为95分；WritingBench测试，DeepSeekV3 74.5分，新版Qwen3为85.2分；TAU-Airline测试中，DeepSeekV3为32.0分，新版Qwen344.0分；PolyMATH测试，DeepSeekV3为32.2分，新版Qwen350.2分。
同样新版Qwen3也超过了月之暗面最新开源的kimi-k2。
开源地址：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
网友表示，我评估过的所有中型大语言模型，在严格遵循提示词这方面，没有一个能接近Qwen。不知道你们用了什么秘密配方，但接着保持这个水准继续干就好。
哇，这是不是意味着你们新的无思维模式模型，在所有这些基准测试中都击败了KimiK2？
令人印象深刻的优化改进。
太棒了伙计，干的不错。但什么时候能发布一个小模型呢？
已经击败了Kimi-K2了。
我刚刚对比了一下KimiK2的单次编码。提示是：在一个HTML文件中制作一个完整的POS系统，设计要很棒，适合手机使用。我对Qwen3的印象比KimiK2更深刻。
Qwen团队这次更新太赞了！新版Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507采用指令模型与思维模型分开训练的模式，这一举措非常明智，有望提升模型性能与多功能性。期待看到这一创新成果不断发展！
说真的，我太爱你们团队了！继续加油干吧！超级期待视觉语言版本的推出！
新版Qwen3总共有2350亿个参数，其中220亿个是激活的。非嵌入参数数量为2340亿，共有94层，采用64个查询头和4个键值头的分组查询注意力机制。它有128个专家，其中8个是激活的。其上下文长度原生支持262144。
新版Qwen3是在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程和工具使用等通用能力进行了大量优化。还在多种语言的长尾知识覆盖方面取得了显著进步，并且在主观和开放性任务中与用户偏好的对齐度更高，能够生成更有帮助且质量更高的文本，同时增强了对256K长文本上下文的理解能力。
在性能方面，Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507在多个基准测试中表现优异。例如，在知识类的MMLU-Pro测试中得分为83.0，在MMLU-Redux中得分为93.1，在GPQA中得分为77.5。在推理能力方面，它在AIME25测试中得分为70.3，在HMMT25中得分为55.4。
在编程能力方面，它在LiveCodeBenchv6测试中得分为51.8，在MultiPL-E中得分为87.9。在对齐能力方面，它在IFEval测试中得分为88.7，在Arena-Hardv2测试中得分为79.2。此外，它在多语言能力方面也有出色的表现，例如在MultiIF测试中得分为77.5，在MMLU-ProX测试中得分为79.4。
此外，Qwen3在工具调用能力方面表现出色，建议使用Qwen-Agent来充分发挥其智能体能力。Qwen-Agent内部封装了工具调用模板和工具调用解析器，大大降低了编码复杂性。可以通过MCP配置文件、Qwen-Agent的集成工具或自行集成其他工具来定义可用工具。
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