开源大模型正在进入中国时间抓牛网。
Kimi K2 风头正盛，然而不到一周，Qwen3 就迎来最新升级，235B 总参数量仅占 Kimi K2 1T 规模的四分之一。
基准测试性能上却超越了 Kimi K2。
Qwen 官方还宣布不再使用混合思维模式，而是分别训练 Instruct 和 Thinking 模型。
所以，此次发布的新模型仅支持非思考模式，现在网页版已经可以上线使用了，但通义 APP 还未见更新。
Qwen 官方还透露：这次只是一个小更新！大招很快就来了！
但总归就是，再见 Qwen3-235B-A22B，你好Qwen3-235B-A22B-2507了。
By the way，这个名字怎么取得越来越复杂了。
先来看看这次的"小更新"都有哪些～
增强了对 256K 长上下文的理解能力
新模型是一款因果语言模型，采用 MoE 架构，总参数量达 235B，其中非嵌入参数为 234B，推理时激活参数为 22B。
在官方介绍中显示，模型共包含 94 层，采用分组查询注意力（GQA）机制，配备 64 个查询头和 4 个键值头，并设置 128 个专家，每次推理时激活 8 个专家。
该模型原生支持 262144 的上下文长度。
这次改进主要有以下几个方面：
显著提升了通用能力抓牛网，包括指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编码和工具使用。
大幅增加了多语言长尾知识的覆盖范围。
更好地符合用户在主观和开放式任务中的偏好，能够提供更有帮助的响应和更高质量的文本生成。
增强了对 256K 长上下文的理解能力。
在官方发布的基准测试中可以看到，相较于上一版本，新模型在 AIME25 上准确率从 24.7% 上升到 70.3%，表现出良好的数学推理能力。
而且对比 Kimi K2、DeepSeek-V3，Qwen3 新模型的能力也都略胜一筹。
为了提高使用体验，官方还推荐了最佳设置：
Qwen3 新版本深夜发布就立刻收获了一众好评：Qwen 在中等规模的语言模型中已经领先。
也有网友感慨 Qwen 在开启新的架构范式：
One More Thing
有趣的是，就在 Qwen3 新模型发布的前两天，NVIDIA 也宣称发布了新的 SOTA 开源模型OpenReasoning-Nemotron。
该模型提供四个规模：1.5B、7B、14B 和 32B，并且可以实现 100% 本地运行。
但实际上，这只是基于 Qwen-2.5 在 Deepseek R1 数据上微调的模型。
而现在 Qwen3 已经更新，大招已经被预告。
随着 Llama 转向闭源的消息传出，OpenAI 迟迟不见 Open，开源基础大模型的竞争，现在正在进入中国时间。
DeepSeek 丢了王座，Kimi K2 补上，Kimi K2 坐稳没几天，Qwen 的挑战就来了。
体验链接：https://chat.qwen.ai/
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1947344511988076547
[ 2 ] https://x.com/giffmana/status/1947362393983529005
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