刚刚！Qwen3深夜升级，碾压Kimi K2和DeepSeek V3

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新的Qwen3模型，通用能力显著提升，包括指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程及工具使用等方面。

在GQPA（知识）、AIME25（数学）、LiveCodeBench（编程）、Arena-Hard（人类偏好对齐）、BFCL（Agent能力）等众多测评中表现出色，超过Kimi-K2、DeepSeek-V3等顶级开源模型以及Claude-Opus4-Non-thinking等领先闭源模型。

此外，刚刚更新的Qwen3模型，还增强了以下关键性能：
· 在多语言的长尾知识覆盖方面，模型取得显著进步。
· 在主观及开放性任务中，模型显著增强了对用户偏好的契合能力，能够提供更有用的回复，生成更高质量的文本。
· 长文本提升到256K，上下文理解能力进一步增强。

为获得最佳性能，阿里也贴心地为大家准备了推荐配置：
· 采样参数：Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20、MinP=0 · 合适的输出长度：输出长度为16,384Token，这对于指令模型来说已经足够
· 规范输出格式：
数学问题：在提示词中加入「请一步一步推理，并将最终答案放入\x5cboxed{}中。」
多项选择题：在提示词中添加以下JSON结构以规范回复格式：「请在answer字段中仅填写选项字母，例如："answer": "C"。」

注意：此模型仅支持非思考模式，在输出中不会生成块。同时，不再需要指定enable_thinking=False。

目前，Qwen3新模型已在魔搭社区和Hugging Face上开源：
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8