阿里通义千问开源发布新一代端到端多模态模型Qwen2

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通义千问放大招，新模型震撼登场且全面开源！历经潜心研发，这款模型基于海量数据完成预训练，优化后的架构大幅提升性能。面对复杂数学问题，能条理清晰给出解答；处理多语言任务时，轻松实现流畅交互。开源后，开发者可自由获取模型，基于其特性，在智能客服、内容创作、智能辅助办公等多领域探索创新应用，为行业发展注入新活力。

阿里通义千问发布新模型并正式开源

8月7日，阿里通义千问发布更小尺寸新模型，即Qwen3 - 4B - Instruct - 2507和Qwen3 - 4B - Thinking - 2507。通义千问称，Qwen3 - 4B - Instruct - 2507在非推理领域全面超越闭源的GPT4.1 - Nano；Qwen3 - 4B - Thinking - 2507在推理领域可媲美中等规模的Qwen3 - 30B - A3B(thinking)。目前，新模型已在魔搭社区、HuggingFace正式开源。

新模型在非推理领域表现出色，Qwen3-4B-Instruct-2507全面超越了闭源的小尺寸模型GPT4.1-Nano，并在性能上接近中等规模的Qwen3-30B-A3B（non-thinking）。在推理领域，Qwen3-4B-Thinking-2507的表现甚至可以与Qwen3-30B-A3B（thinking）相媲美。

官方指出，2507版本的Qwen3-4B模型特别适合在手机等端侧硬件上部署，这将使得手机等移动设备能够高效地运行这些模型。

Qwen3-4B-Instruct-2507模型的通用能力得到了大幅提升，不仅超越了商业闭源的小尺寸模型GPT-4.1-nano，而且在性能上接近Qwen3-30B-A3B（non-thinking）。新模型还覆盖了更多语言的长尾知识，并在主观和开放性任务中增强了人类偏好对齐，能够提供更符合人们需求的答复。此外，模型的上下文理解能力扩展至256K，使得小模型也能够处理长文本。

Qwen3-4B-Thinking-2507模型在推理能力上得到了大幅增强，AIME25得分高达81.3分，推理表现可以媲美Qwen3-30B-Thinking模型。特别是在AIME25测评中，该模型在数学能力方面表现出色，以4B参数量获得了81.3分的高分。此外，该模型的Agent分数也非常突出，相关评测均超越了更大尺寸的Qwen3-30B-Thinking模型。模型的256K tokens上下文理解能力支持更复杂的文档分析、长篇内容生成、跨段落推理等场景，为用户提供更加丰富的应用体验。

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