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　　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

　　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？

　　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！

　　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。