Qwen3-235B-A22B：双模式推理与混合专家架构引领大模型效率革命-开发者社区

Qwen3-235B-A22B：双模式推理与混合专家架构引领大模型效率革命

【免费下载链接】Qwen3-235B-A22BQwen3-235B-A22B 具有以下特点：类型：因果语言模型训练阶段：预训练与后训练参数数量：总计 235B，激活 22B 参数数量（非嵌入）：234B 层数：94 注意力头数（GQA）：Q 为 64，KV 为 4 专家数：128 激活的专家数：8 上下文长度：本地为 32,768，使用 YaRN 可处理 131,072 个标记。项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B

导语

阿里通义千问推出的Qwen3-235B-A22B大模型以2350亿总参数、220亿激活参数的混合专家架构，实现"万亿性能、百亿成本"的突破，首周下载量破千万，重新定义行业效率标准。

行业现状：大模型应用的"效率困境"

2025年全球AI市场正面临"算力饥渴"与"成本控制"的双重挑战。据德勤《技术趋势2025》报告显示，企业AI部署的平均成本中，算力支出占比已达47%，成为制约大模型规模化应用的首要瓶颈。72%企业计划增加大模型投入，但63%的成本压力来自算力消耗，传统稠密模型"参数规模竞赛"已难以为继。

核心亮点：三大技术突破重塑效率标准

双模式推理：动态适配任务需求

Qwen3首创思考模式与非思考模式无缝切换机制，用户可通过/think与/no_think指令实时调控：

思考模式：针对数学推理、代码生成等复杂任务，通过"内部草稿纸"进行多步骤推演，在MATH-500数据集准确率达95.2%
非思考模式：适用于闲聊、信息检索等场景，响应延迟降至200ms以内，算力消耗减少60%

如上图所示，该图展示了Qwen3-235B-A22B模型在AIME24、AIME25、LiveCodeBench(v5)和GPQA Diamond四个基准测试中，不同思考预算下"思考模式"与"非思考模式"的Pass@1性能对比曲线。从图中可以清晰看出，蓝色线代表的思考模式性能随预算增加逐步提升，而红色虚线的非思考模式则保持高效响应的基准水平，直观体现了模型在复杂推理与高效响应间的动态平衡能力。

这种设计解决了传统模型"一刀切"的算力浪费问题。例如企业客服系统可在简单问答中启用非思考模式，GPU利用率可从30%提升至75%。

MoE架构：800亿参数的"节能模式"

Qwen3-235B-A22B采用128个独立专家网络的创新设计，在每次推理过程中仅动态激活8个专家子网络，通过先进的动态路由机制将不同类型的任务精准分配给最擅长的"专家团队"。

如上图所示，Qwen3的混合专家架构通过取消共享专家设计，大幅简化了路由机制的复杂性。这一技术创新使模型在金融风控等对稳定性要求极高的垂直场景中实现了更稳定的推理性能，与DeepSeek V3的9个激活专家（包含1个共享专家）方案相比，Qwen3的纯动态选择机制减少了12%的路由计算开销，显著提升了系统运行效率。

这种架构设计使模型在保持2350亿总参数规模带来的强大能力同时，实际计算量仅相当于220亿参数的稠密模型，完美解决了大模型落地的算力瓶颈问题。

行业性能领先：多维度测试跻身全球前三

据第三方测试数据，Qwen3-235B-A22B已在代码生成（HumanEval 91.2%通过率）、数学推理（GSM8K 87.6%准确率）等权威榜单上超越DeepSeek-R1、Gemini-2.5-Pro等竞品。

如上图所示，该表格展示了Gemini 3 Pro、GPT-5.1、Qwen3-235B-A22B等主流大模型的AA指数得分及各自特点，其中Qwen3-235B-A22B综合智能得分约60分，位居全球第七，中国第二。值得注意的是，在数学推理专项上，Qwen3在AIME数学竞赛中获得81.5分，超越DeepSeek-R1，位列全球第四，展现出在复杂推理任务上的强大能力。