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    本報記者 田國壘 本報通訊員 馬輝閱讀提示智慧化的躍升讓古老

    阿里巴巴(09988)開源新架構(gòu)Qwen3-Next 訓(xùn)練成本大幅下降 引入混合注意力機制

    智通財經(jīng)APP獲悉,9月12日,阿里巴巴(09988)通義發(fā)布下一代基礎(chǔ)模型架構(gòu)Qwen3-Next,并開源了基于該架構(gòu)的 Qwen3-Next-80B-A3B 系列模型。該模型包含兩個版本:更擅長理解和執(zhí)行指令的指令(Insctruct)模型,以及更擅長多步推理和深度思考的推理(Thinking)模型。

    據(jù)介紹,相比Qwen3的MoE(混合專家)模型結(jié)構(gòu),Qwen3-Next進行了以下核心改進:混合注意力機制、高稀疏度MoE結(jié)構(gòu)、一系列訓(xùn)練穩(wěn)定友好的優(yōu)化,以及提升推理效率的多token預(yù)測機制(簡稱MTP,Multiple-Token Prediction)。

    具體表現(xiàn)方面,新模型總參數(shù)80B僅激活3B,性能可媲美千問3旗艦版235B模型,模型計算效率大幅提升。Qwen3-Next訓(xùn)練成本較密集模型Qwen3-32B大降超90%,長文本推理吞吐量提升10倍以上,并可支持百萬Tokens(文本處理的最小單位?)超長上下文。

    阿里巴巴通義團隊指出,高稀疏MoE架構(gòu)是Qwen3-Next面向下一代模型的最新探索。當(dāng)前,MoE是主流大模型都采用的架構(gòu),通過激活大參數(shù)中的小部分專家完成推理任務(wù)。此前,Qwen3系列的MoE專家激活比約為1比16,而Qwen3-Next通過更精密的高稀疏MoE架構(gòu)設(shè)計,實現(xiàn)了1比50的極致激活比。

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