L'équipe Qwen a récemment publié son dernier grand modèle linguistique, Qwen3, qui contient deux modèles MoE (mélange d'experts) et six modèles denses avec des échelles de paramètres allant de 0,6B à 235B. Le modèle phare, Qwen3-235B-A22B, obtient de bons résultats dans un certain nombre de tests de référence en matière de codage, de mathématiques et de capacités générales, et il est compétitif par rapport aux meilleurs modèles tels que DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 et Gemini-2.5-Pro.
Qwen3 introduit également des modes de réflexion et de non-réflexion, améliore les capacités d'agent et de codage et prend en charge le protocole MCP (Model Control Protocol).Le pipeline de formation est similaire à DeepSeek R1Elle propose également de petits modèles de distillation tels que le Qwen3-4B, qui rivalise même avec le Qwen2.5-72B-Instruct en termes de performances, et le modèle plus petit Qwen3-0.6B, qui est également très performant.
Tous les modèles sont libres de droits sous la licence Apache 2.0, et les utilisateurs peuvent les expérimenter sur le site et l'application Qwen Chat, et visiter des plateformes telles que GitHub, Hugging Face et ModelScope pour plus d'informations.
- Qwen3-30B-A3B et sa version pré-entraînée sont désormais disponibles sur plusieurs plateformes, notamment Hugging Face, ModelScope et Kaggle.
- Les cadres SGLang et vLLM sont recommandés pour le déploiement.
- Les outils suggérés pour une utilisation locale sont Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp et KTransformers.
Ces options permettent aux utilisateurs d'intégrer facilement Qwen3 dans des environnements de recherche, de développement ou de production.
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Récemment, Qwen 3 a été publié, un modèle de système expert hybride (MoE) avec 235B paramètres qui démontre d'excellentes performances avec seulement 22B paramètres lorsqu'il est activé.
Qwen 3 a excellé dans un certain nombre de tests de référence, surpassant avec succès des modèles bien connus tels que R1, Grok et O1. Cela marque non seulement une avancée majeure pour la série Qwen dans le domaine du traitement du langage naturel, mais souligne également ses avantages en termes de hautes performances et de faible consommation de ressources.
Faits saillants techniques :
- Une architecture de système expert hybride (MoE) pour un fonctionnement efficace des modèles à grande échelle.
- Le paramètre d'activation 22B permet de réduire efficacement les besoins en ressources informatiques.
En outre, Qwen 3 utilise la licence ouverte Apache 2.0, qui permet aux développeurs d'utiliser et de modifier librement le code, contribuant ainsi grandement au développement de la communauté open source et à l'innovation technologique.
Cette version est importante pour les universités et l'industrie, et devrait favoriser le développement de nouvelles applications basées sur Qwen 3, notamment dans les domaines du dialogue intelligent, de la génération de texte, de la traduction automatique et d'autres domaines.
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Le modèle Qwen 3, très attendu, est sorti récemment et ses performances dans un certain nombre de tests de référence ont été impressionnantes.
En tant que nouvelle génération de modèles linguistiques à grande échelle, Qwen 3 a réalisé des progrès significatifs dans le traitement du langage naturel, la génération et la compréhension de textes. Le modèle ne se contente pas de réaliser des percées technologiques, il présente également un fort potentiel en matière d'applications pratiques.
Qwen 3 Cette version a suscité un grand intérêt dans l'industrie et son partenaire Ollama a rapidement suivi en fournissant un support pour le nouveau modèle. Les utilisateurs peuvent désormais utiliser Qwen 3 dans Llama Index en suivant les étapes ci-dessous :
- Installer le plugin Llama Index Ollama :
pip install llama-index-llms-ollama - Visitez la documentation officielle : Guide détaillé
Le lancement de Qwen 3 marque un nouveau développement de la technologie de modélisation linguistique et tant la recherche universitaire que les applications commerciales bénéficieront de cet outil puissant.
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Qwen a récemment lancé six nouveaux modèles de la série Qwen 3, dont le modèle phareQwen3-235B-A22BIl obtient de bons résultats dans un certain nombre de tests de référence.
Ce nouveau lot de modèles offre non seulement un meilleur soutien en matière de codage et de multitâche (MCP), mais présente également des avantages concurrentiels significatifs par rapport aux meilleurs modèles actuels tels que DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 et Gemini-2.5-Pro dans un certain nombre de domaines tels que les mathématiques et les capacités à usage général. Il est particulièrement intéressant de noter que le petit modèle MoE Qwen3-30B-A3B parvient à surpasser le QwQ-32B avec seulement un dixième de ses paramètres d'activation, tandis que le Qwen3-4B, encore plus petit, arrive même à égaler le Qwen2.5-72B-Instruct.
- Qwen3-235B-A22B : Modèle phare offrant d'excellentes performances pour les missions complexes.
- Qwen3-30B-A3B : Petit modèle MoE avec une grande efficacité paramétrique.
- Qwen3-4B : Un modèle léger et rentable.
Pour faciliter l'essai par les utilisateurs, ces modèles sont en ligne sur Qwen Chat Web et APP, et peuvent être téléchargés sur GitHub, Hugging Face, ModelScope et d'autres plateformes. Pour le déploiement, les frameworks SGLang et vLLM sont recommandés, et pour l'utilisation locale, des outils tels que Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp et KTransformers sont recommandés. Cela permet aux utilisateurs d'intégrer facilement Qwen3 dans leur flux de travail, que ce soit dans des environnements de recherche, de développement ou de production.
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Le 29 avril 2025, Alibaba a officiellement lancé la nouvelle génération de grands modèles linguistiques, Tongyi Qwen3 ("Qwen3"). Dernier membre de la série Tongyi d'Alibaba, Qwen3 a fait des percées dans l'architecture technique, les mesures de performance et les coûts de déploiement, notamment en ce qui concerne les capacités des agents et la prise en charge du protocole MCP (Model Context Protocol).
Thousand Questions 3 propose un total de 8 versions de modèles, couvrant un large éventail de besoins, de l'échelle légère à l'échelle super-large. Parmi eux, le modèle MoE (Mixed Expert) comprend deux modèles, 30B (paramètre d'activation 3B) et 235B (paramètre d'activation 22B) ; et le modèle Dense offre une variété d'échelles, y compris 0,6B, 1,7B, 4B, 8B, 14B, et 32B. Le modèle phare, Thousand Questions 3-235B-A22B, obtient de bons résultats dans un certain nombre de tests de référence internationaux et se situe au même niveau que des modèles internationaux de premier plan tels que DeepSeek-R1, OpenAI-o1 et Grok-3, et est même légèrement supérieur pour certaines tâches.
L'une des caractéristiques notables de Thousand Questions 3 est l'amélioration significative de la capacité de l'agent :
- Dans le test de référence BFCL, qui est consacré à l'évaluation des capacités de l'agent, Thousand Questions 3 a atteint un score de 70,8, surpassant des modèles haut de gamme tels que Gemini 2.5 Pro et OpenAI-o1.
- La prise en charge native des fonctions d'appel d'outil (Function Calling), avec le cadre Qwen-Agent, fournit des modèles d'appel d'outil et des analyseurs prédéfinis, ce qui réduit considérablement le seuil de développement et convient au développement rapide de scénarios d'application basés sur des agents d'intelligence artificielle.
En outre, Thousand Questions 3 prend en charge une fonctionnalité appelée Model Context Protocol (MCP) :
- Le MCP permet au modèle de détecter et de gérer dynamiquement les informations contextuelles, ce qui améliore considérablement la stabilité et la précision des réponses en cas de dialogues à plusieurs tours ou de tâches complexes.
- Les développeurs peuvent clairement spécifier le "budget de réflexion" du modèle afin d'obtenir un contrôle précis et de répondre de manière flexible aux exigences en matière de coût arithmétique et de qualité de la réponse dans différents scénarios.
- Le modèle de raisonnement hybride proposé, composé de "penser vite" et "penser lentement", avec un changement de contexte dynamique via MCP, permet au modèle de répondre rapidement à des demandes simples et d'adopter automatiquement un modèle de raisonnement approfondi en plusieurs étapes pour les tâches complexes.
ThousandQuest 3 est également très attractif en termes de déploiement : le modèle phare 235B peut être déployé avec seulement 4 GPU H20, et la consommation de mémoire graphique ne représente qu'un tiers du modèle de même niveau de performance, ce qui réduit considérablement le seuil de coût de déploiement pour les utilisateurs professionnels. Les modèles plus petits tels que 4B et 8B peuvent être facilement déployés sur des appareils finaux tels que les téléphones mobiles, les PC et les automobiles, ce qui les rend adaptés à divers scénarios d'informatique embarquée et de périphérie.
Il convient de mentionner que Thousand Questions 3 prend en charge 119 langues et dialectes, dont le chinois (mandarin et cantonais), l'anglais, le japonais, le coréen et diverses langues d'Asie du Sud-Est, d'Europe et du Moyen-Orient, jetant ainsi les bases d'applications internationales et d'une expansion du marché mondial.
Les modèles de la série Thousand Questions 3 sont en libre accès selon le protocole Apache 2.0, et les développeurs du monde entier sont libres de les télécharger, de les modifier et de les commercialiser. Les plateformes fournies comprennent Hugging Face, ModelScope, Kaggle, etc. La communauté Magic Match d'Alibaba et la plateforme Hundred Refinement d'Alibaba Cloud fournissent également des API et une aide au déploiement.
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En un peu plus de deux ans, Llama a dépassé le milliard de téléchargements, s'imposant comme un leader dans l'écosystème open source de l'IA.
Lors de la keynote de la LlamaCon 2025, Llama a annoncé un certain nombre de mises à jour et de développements importants :
- Aperçu de l'API LlamaL'API Llama prend en charge un large éventail de langages de programmation et fournit une documentation riche et des exemples de code pour aider les développeurs à démarrer rapidement.
- Programme du défenseur de l'IALe programme d'apprentissage automatique : présente des outils avancés pour détecter et prévenir les menaces générées par l'IA. Le programme s'appuiera sur les dernières technologies d'apprentissage automatique pour aider les entreprises à protéger la sécurité et la confidentialité de leurs données.
- Annonce des lauréats de la bourse Llama ImpactLes lauréats sont des acteurs du changement grâce à la technologie de l'IA open source. Ces projets couvrent un large éventail de domaines, des soins de santé à la protection de l'environnement, et démontrent l'énorme potentiel de l'IA open source pour résoudre des problèmes concrets.
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Le géant chinois de la technologie Alibaba a récemment dévoilé Qwen 3, la dernière génération de son grand modèle linguistique, qui fait preuve de performances supérieures à plusieurs égards.
Qwen 3 obtient de bons résultats à un certain nombre de tests, et dépasse notamment de loin le modèle Llama, actuellement très populaire, en termes de raisonnement et de capacité de mémorisation. En particulier, il dépasse de loin le modèle Llama, actuellement très populaire, en termes de raisonnement et de mémoire.Qwen 3 dispose de 8 versions de modèles entièrement open sourceIl est également entièrement sous licence Apache 2.0, ce qui offre une grande flexibilité et une grande commodité aux développeurs et aux chercheurs.
- Un raisonnement plus solide : Qwen 3 excelle dans les tâches complexes et résout les énigmes avec facilité.
- Mécanismes de mémoire améliorés : Par rapport à Llama, Qwen 3 dispose d'une meilleure compréhension du contexte et d'une meilleure mémoire des textes longs.
- Inférence hybride intégrée : cette conception unique rend Qwen 3 plus efficace dans le traitement des données multimodales.
En outre, Qwen 3 démontre ses puissantes performances dans les applications du monde réel. Par exemple, Qwen 3 a démontré des avantages significatifs dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de codes et les systèmes de dialogue. Ces progrès améliorent non seulement les performances globales du modèle, mais jettent également des bases solides pour le développement futur de la technologie de l'IA.
Dans l'ensemble, la sortie de Qwen 3 marque une nouvelle avancée majeure dans le domaine de la modélisation des grandes langues en Chine, où les avantages en termes de performances sont déjà évidents.
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Récemment, un nouveau produit appelé8BLe modèle de traitement multilingue a suscité beaucoup d'intérêt. Le modèle prend non seulement en charge plusieurs langues, mais dispose également de capacités de traitement de code et de proxy. Il est publié sous la licence Apache, ce qui signifie que les développeurs sont libres de l'utiliser et de le modifier.
Il convient de noter que8BLe modèle est compatible avec l'architecture populaire Transformer ainsi qu'avec la bibliothèque Llama.cpp, ce qui offre aux développeurs une grande flexibilité et une grande extensibilité. En outre, en raison de sa taille modeste, le modèle peut fonctionner sur la plupart des ordinateurs portables et des MacBooks sans nécessiter un support matériel de haute performance.
En pratique.8BLe modèle peut être utilisé pour des tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de textes, la traduction et les systèmes de dialogue. Il est également capable de traiter des tâches liées au code et de fournir un support pour les aides à la programmation. Pour les projets qui nécessitent un support multilingue et des capacités de traitement de code, le modèle8BIl s'agit d'une option très attrayante.
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Alibaba a officiellement publié la dernière génération de la famille de modèles Qwen3, qui se compose de 8 modèles à pondération ouverte couvrant 6 modèles intensifs (0,6B, 1,7B, 4B, 8B, 14B, 32B) et 2 modèles de systèmes experts hybrides (30B-A3B, 235B-A22B). Ces modèles sont performants pour les tâches de codage, de mathématiques et d'usage général, et sont capables de rivaliser avec les meilleurs modèles tels que DeepSeek-R1 et o1.
La famille de modèles Qwen3 est pré-entraînée avec environ 36 billions de tokens et prend en charge 119 langues et dialectes avec une autonomie accrue. Les utilisateurs peuvent passer du mode "réflexion" au mode "non-réflexion" pour s'adapter aux différents scénarios d'application.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge de 119 langues et dialectes
- Taille des données de pré-entraînement : 36 billions de jetons
- Fournit deux modes : le mode réflexion et le mode non-réflexion.
- Basé sur la licence Apache 2.0 open source
La famille de modèles Qwen3 prend désormais entièrement en charge les cadres BentoML et OpenLLM, ce qui permet aux utilisateurs de déployer facilement ces modèles sur BentoCloud. En outre, BentoML et vLLM offrent un moyen pratique de servir les modèles, ce qui simplifie encore leur utilisation et leur gestion.
En suivant le lien ci-dessous, vous pourrez rapidement découvrir la puissance du modèle Qwen3 :
235B-A22B: https://t.co/84C77s9lbg
8B : https://t.co/u42LpNqNuX
Pour plus d'informations, veuillez consulter : https://t.co/YeawhsoREX
Pour plus d'informations sur OpenLLM, veuillez consulter : https://t.co/PVhLM89LSc
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Lors de la récente conférence LlamaCon, Meta a annoncé une série de mises à jour majeures des outils de sécurité et de protection de l'IA, conçues pour améliorer la sécurité des systèmes d'IA grâce à des outils et des technologies open source.
Ces mises à jour comprennent
- Llama Guard 4: un outil de protection de la sécurité personnalisable qui prend en charge la protection de la compréhension multimodale du texte et de l'image.
- Pare-feu pour lamas: Un outil de clôture de sécurité qui détecte et prévient les menaces telles que l'injection prompte, le code non sécurisé et les interactions risquées du plugin LLM.
- Deux nouvelles versions duLlama Prompt Guard: :
- Prompt Guard 2 86M : Amélioration des performances pour la détection du jailbreak et de l'injection d'invite.
- Prompt Guard 2 22M : Plus petit et plus rapide, il réduit la latence et les coûts de calcul tout en maintenant des performances élevées.
En outre, Meta a investi dans le développement de nouvelles solutions basées sur l'IA pour aider les communautés à améliorer leurs systèmes de sécurité. Parmi ces solutions.CyberSecEval 4est la dernière série d'outils d'évaluation comparative de la cybersécurité pour les systèmes d'IA.
En outre.Programme de défense des lamasUn large éventail de solutions d'IA ouvertes, en accès anticipé et fermées sera disponible pour les partenaires de confiance afin de répondre aux différents besoins en matière de sécurité.
Pour plus d'informations sur ces outils de protection open source et sur la manière dont ils font progresser la protection de la vie privée et la sécurité de l'IA, consultez le site officiel du LlamaCon.
