A equipa Qwen lançou recentemente o seu mais recente modelo de linguagem de grande dimensão, Qwen3, que contém dois modelos MoE (Mixture of Experts) e seis modelos densos com escalas de parâmetros que vão de 0,6B a 235B. O modelo principal, Qwen3-235B-A22B, tem um bom desempenho numa série de testes de referência em capacidades de codificação, matemáticas e de utilização geral, e é competitivo com modelos de topo como DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 e Gemini-2.5-Pro.
O modelo é treinado em 36T tokens que abrangem 119 línguas, com fontes de dados que incluem extractos de PDF e dados sintéticos. O Qwen3 também introduz modos de pensar e não pensar, melhora as capacidades de agente e de codificação e suporta MCP (Model Control Protocol).O pipeline de formação é semelhante ao DeepSeek R1Também oferece modelos de destilação pequenos, como o Qwen3-4B, que rivaliza até com o Qwen2.5-72B-Instruct em termos de desempenho, e o modelo mais pequeno Qwen3-0.6B, que também tem um bom desempenho.
Todos os modelos são de código aberto ao abrigo da licença Apache 2.0 e os utilizadores podem experimentá-los na Web e na aplicação Qwen Chat e visitar plataformas como o GitHub, Hugging Face e ModelScope para obter mais informações.
- O Qwen3-30B-A3B e a sua versão pré-treinada estão agora disponíveis em várias plataformas, incluindo Hugging Face, ModelScope e Kaggle.
- As estruturas SGLang e vLLM são recomendadas para a implantação.
- As ferramentas sugeridas para utilização local incluem Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp e KTransformers.
Estas opções asseguram que os utilizadores podem facilmente integrar o Qwen3 em ambientes de investigação, desenvolvimento ou produção.
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Recentemente, foi lançado o Qwen 3, um modelo de sistema pericial híbrido (MoE) com 235B parâmetros que demonstra um excelente desempenho com apenas 22B parâmetros quando ativado.
O Qwen 3 destacou-se numa série de testes de referência, superando com êxito modelos bem conhecidos como o R1, o Grok e o O1. Isto não só marca um grande avanço para a série Qwen no domínio do processamento de linguagem natural, como também realça as suas vantagens de elevado desempenho e baixo consumo de recursos.
Destaques técnicos:
- Uma arquitetura de sistema pericial híbrido (MoE) para o funcionamento eficiente de modelos em grande escala.
- O parâmetro de ativação 22B reduz eficazmente os requisitos de recursos computacionais.
Além disso, o Qwen 3 utiliza a licença aberta Apache 2.0, que permite aos programadores utilizar e modificar livremente o código, contribuindo grandemente para o desenvolvimento da comunidade de código aberto e para a inovação tecnológica.
Este lançamento é significativo tanto para o meio académico como para a indústria, e espera-se que impulsione o desenvolvimento de mais aplicações baseadas no Qwen 3, incluindo, mas não se limitando a, diálogo inteligente, geração de texto, tradução automática e outras áreas.
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O muito aguardado modelo Qwen 3 foi recentemente lançado e o seu desempenho numa série de testes de referência foi impressionante.
Como uma nova geração de modelos linguísticos de grande escala, o Qwen 3 fez progressos significativos no processamento de linguagem natural, na geração e compreensão de texto. O modelo não só alcança avanços tecnológicos, como também mostra um forte potencial em aplicações práticas.
Qwen 3 O lançamento do Qwen 3 atraiu um interesse generalizado da indústria e o seu parceiro Ollama foi rápido a seguir o exemplo, fornecendo suporte para o novo modelo. Os utilizadores podem agora utilizar o Qwen 3 no Llama Index seguindo os passos abaixo:
- Instalar o plugin Llama Index Ollama:
pip install llama-index-llms-ollama - Visite a documentação oficial: Guia detalhado
O lançamento do Qwen 3 marca um novo desenvolvimento na tecnologia de modelização da linguagem e tanto a investigação académica como as aplicações comerciais beneficiarão desta poderosa ferramenta.
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A Qwen lançou recentemente seis novos modelos da série Qwen 3, com o modelo principalQwen3-235B-A22BApresenta um bom desempenho numa série de testes de referência.
Este novo lote de modelos não só oferece um melhor suporte em codificação e multitarefa (MCP), como também alcança vantagens competitivas significativas em relação aos actuais modelos de topo, como o DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 e Gemini-2.5-Pro, numa série de áreas, como a matemática e as capacidades de utilização geral. Particularmente digno de nota é o facto de o pequeno modelo MoE Qwen3-30B-A3B conseguir superar o QwQ-32B com apenas um décimo dos seus parâmetros de ativação, enquanto o ainda mais pequeno Qwen3-4B até iguala o Qwen2.5-72B-Instruct.
- Qwen3-235B-A22B: Modelo emblemático com excelente desempenho para missões complexas.
- Qwen3-30B-A3B: Modelo MoE pequeno com elevada eficiência paramétrica.
- Qwen3-4B: Um modelo leve e económico.
Para facilitar a experimentação dos utilizadores, estes modelos estão em linha no Qwen Chat Web e na APP, e podem ser descarregados do GitHub, Hugging Face, ModelScope e outras plataformas. Para implantação, os frameworks SGLang e vLLM são recomendados, e para uso local, ferramentas como Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp e KTransformers são recomendadas. Isto facilita aos utilizadores a integração do Qwen3 no seu fluxo de trabalho, quer em ambientes de investigação, desenvolvimento ou produção.
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No dia 29 de abril de 2025, a Alibaba lançou oficialmente a nova geração de modelos de grandes linguagens, o Tongyi Qwen3 ("Qwen3"). Como o mais recente membro da série Tongyi da Alibaba, o Qwen3 fez avanços na arquitetura técnica, nas métricas de desempenho e nos custos de implementação, especialmente nas capacidades do Agente e no suporte do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
O Thousand Questions 3 oferece um total de 8 versões de modelos, cobrindo uma vasta gama de necessidades, desde a escala ligeira à escala supergrande. Entre eles, o modelo MoE (Mixed Expert) inclui dois modelos, 30B (parâmetro de ativação 3B) e 235B (parâmetro de ativação 22B); e o modelo Dense oferece uma variedade de escalas, incluindo 0,6B, 1,7B, 4B, 8B, 14B e 32B. O modelo principal, Thousand Questions 3-235B-A22B, tem um bom desempenho em vários benchmarks internacionais e está a par de modelos internacionais de topo, como DeepSeek-R1, OpenAI-o1 e Grok-3, e até ligeiramente à frente em algumas tarefas.
Uma das caraterísticas notáveis do Thousand Questions 3 é a melhoria significativa da capacidade de agente:
- No teste de referência BFCL, dedicado a avaliar as capacidades de tarefa do agente, o Thousand Questions 3 obteve uma pontuação de 70,8, superando modelos topo de gama como o Gemini 2.5 Pro e o OpenAI-o1.
- O suporte nativo para funcionalidades de chamada de ferramentas (chamada de funções), com a estrutura Qwen-Agent, fornece modelos e analisadores de chamada de ferramentas pré-embalados, reduzindo significativamente o limiar de desenvolvimento, adequado para o desenvolvimento rápido de cenários de aplicação baseados em agentes de IA.
Além disso, o Mil Perguntas 3 suporta um recurso chamado Protocolo de Contexto de Modelo (MCP):
- A MCP permite que o modelo detecte e gira dinamicamente a informação contextual, o que melhora significativamente a estabilidade e a exatidão das respostas em contexto quando se realizam diálogos com várias rondas ou tarefas complexas.
- Os programadores podem especificar claramente o "orçamento de raciocínio" do modelo para obter um controlo preciso e cumprir de forma flexível os requisitos de custo aritmético e de qualidade de resposta em diferentes cenários.
- O modelo de raciocínio híbrido proposto de "pensar rápido" e "pensar devagar", com mudança dinâmica de contexto através do MCP, permite que o modelo responda rapidamente a pedidos simples e adopte automaticamente um modelo de raciocínio aprofundado em várias etapas para tarefas complexas.
O ThousandQuest 3 é também bastante atrativo em termos de implementação: o modelo topo de gama 235B pode ser implementado com apenas 4 GPUs H20 e o consumo de memória gráfica é apenas 1/3 do mesmo modelo de nível de desempenho, o que reduz significativamente o limite de custos de implementação para utilizadores empresariais. Os modelos mais pequenos, como o 4B e o 8B, podem ser facilmente implementados em dispositivos finais, como telemóveis, PCs e automóveis, o que os torna adequados para vários cenários de computação integrada e de ponta.
Vale a pena mencionar que o Thousand Questions 3 suporta 119 línguas e dialectos, incluindo chinês (mandarim e cantonês), inglês, japonês, coreano e uma variedade de línguas do sudeste asiático, da Europa e do Médio Oriente, lançando as bases para aplicações internacionais e para a expansão do mercado global.
Os modelos da série Thousand Questions 3 são de código aberto segundo o protocolo Apache 2.0 e os programadores de todo o mundo são livres de os descarregar, modificar e comercializar. As plataformas disponibilizadas incluem Hugging Face, ModelScope, Kaggle, etc. A comunidade Magic Match da Alibaba e a Hundred Refinement Platform da Alibaba Cloud também fornecem APIs e apoio à implementação.
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Em pouco mais de dois anos, a Llama ultrapassou os mil milhões de transferências, estabelecendo-se como líder no ecossistema de código aberto de IA.
Durante a apresentação da LlamaCon 2025, a Llama anunciou uma série de actualizações e desenvolvimentos importantes:
- Pré-visualização da API LlamaCombinando as melhores caraterísticas da API de modelo fechado com a flexibilidade do código aberto para fornecer aos programadores ferramentas mais poderosas, a API Llama suporta uma vasta gama de linguagens de programação e fornece uma documentação rica e exemplos de código para ajudar os programadores a começar rapidamente.
- Programa AI DefenderPrograma de formação em IA: Apresenta ferramentas avançadas para detetar e prevenir ameaças geradas por IA. O programa irá tirar partido das mais recentes tecnologias de aprendizagem automática para ajudar as empresas a proteger a segurança e a privacidade dos seus dados.
- Anunciados os vencedores do subsídio Llama Impact: Apresentação dos vencedores que estão a promover a mudança através da tecnologia de IA de fonte aberta. Estes projectos abrangem uma vasta gama de domínios, desde os cuidados de saúde à proteção ambiental, e demonstram o enorme potencial da IA de fonte aberta para resolver problemas do mundo real.
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O gigante tecnológico chinês Alibaba revelou recentemente o Qwen 3, a última geração do seu modelo de grande linguagem, que demonstra um desempenho superior em vários aspectos.
O Qwen 3 tem um bom desempenho em vários testes e, em particular, excede em muito o modelo Llama, atualmente popular, em termos de capacidades de raciocínio e memória. Especificamente.O Qwen 3 tem 8 versões de modelos de fonte totalmente abertaEstá também totalmente licenciado ao abrigo da licença Apache 2.0, o que proporciona grande flexibilidade e comodidade aos programadores e investigadores.
- Raciocínio mais forte: o Qwen 3 é excelente em tarefas complexas e resolve puzzles com facilidade.
- Mecanismos de memória melhorados: Comparado com o Llama, o Qwen 3 tem melhor compreensão contextual e memória de texto longo.
- Inferência híbrida integrada: Este design único torna o Qwen 3 mais eficiente ao lidar com dados multimodais.
Além disso, o Qwen 3 demonstra o seu poderoso desempenho em aplicações do mundo real. Por exemplo, o Qwen 3 demonstrou vantagens significativas em áreas como o processamento de linguagem natural, geração de código e sistemas de diálogo. Estes avanços não só melhoram o desempenho global do modelo, como também estabelecem uma base sólida para o futuro desenvolvimento da tecnologia de IA.
Globalmente, o lançamento do Qwen 3 marca mais um grande avanço no domínio da modelização de grandes línguas na China, onde as vantagens de desempenho são já evidentes.
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Recentemente, um novo produto chamado8BO modelo de processamento multilingue tem atraído muita atenção. O modelo não só suporta várias línguas, como também possui capacidades de tratamento de código e proxy, e é lançado sob a licença Apache, o que significa que os programadores são livres de o utilizar e modificar.
É de salientar que8BO modelo é compatível com a popular arquitetura Transformer, bem como com a biblioteca Llama.cpp, proporcionando aos programadores uma grande flexibilidade e extensibilidade. Além disso, devido ao seu tamanho modesto, o modelo pode ser executado na maioria dos laptops e MacBooks sem a necessidade de suporte de hardware de alto desempenho.
Na prática.8BO modelo pode ser utilizado para tarefas de processamento de linguagem natural, como a geração de texto, a tradução e os sistemas de diálogo. Também é capaz de lidar com tarefas relacionadas com o código e dar apoio a ajudas à programação. Para projectos que exigem apoio multilingue e capacidades de processamento de código, o8BTrata-se de uma opção muito atractiva.
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A Alibaba lançou oficialmente a última geração da família de modelos Qwen3, que consiste em 8 modelos ponderados abertos que abrangem 6 modelos intensivos (0,6B, 1,7B, 4B, 8B, 14B, 32B) e 2 modelos híbridos de sistemas especializados (30B-A3B, 235B-A22B). Estes modelos têm um bom desempenho em tarefas de codificação, matemáticas e de utilização geral, e são capazes de competir com modelos de topo como o DeepSeek-R1 e o1.
A família de modelos Qwen3 é pré-treinada com cerca de 36 triliões de tokens e suporta 119 línguas e dialectos com uma autonomia melhorada. Os utilizadores podem alternar entre os modos "pensar" e "não pensar" para se adaptarem a diferentes cenários de aplicação.
Caraterísticas principais:
- Suporte para 119 línguas e dialectos
- Tamanho dos dados de pré-treino de 36 triliões de tokens
- Oferece dois modos: modo de pensar e modo de não pensar
- Baseado na licença Apache 2.0 de código aberto
A família de modelos Qwen3 suporta agora totalmente as estruturas BentoML e OpenLLM, permitindo aos utilizadores implementar facilmente estes modelos no BentoCloud. Além disso, o BentoML e o vLLM fornecem uma forma conveniente de servir modelos, simplificando ainda mais a sua utilização e gestão.
Seguindo o link abaixo, pode experimentar rapidamente o poder do modelo Qwen3:
235B-A22B: https://t.co/84C77s9lbg
8B: https://t.co/u42LpNqNuX
Para mais informações, consultar: https://t.co/YeawhsoREX
Para mais informações sobre o OpenLLM, visite: https://t.co/PVhLM89LSc
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Na recente conferência LlamaCon, a Meta anunciou uma série de importantes actualizações das ferramentas de segurança e proteção da IA, concebidas para melhorar a segurança dos sistemas de IA através de ferramentas e tecnologias de fonte aberta.
Estas actualizações incluem:
- Guarda Lhama 4: uma ferramenta de proteção de segurança personalizável que suporta a proteção da compreensão de texto e imagem entre modalidades.
- Llama FirewallFerramenta de segurança que detecta e previne ameaças como injeção rápida, código inseguro e interações arriscadas de plugins LLM.
- Duas novas versões doLlama Prompt Guard::
- Prompt Guard 2 86M: Desempenho melhorado para deteção de jailbreak e injeção de prompt.
- Prompt Guard 2 22M: Mais pequeno e mais rápido, reduzindo a latência e os custos de computação, mantendo um elevado desempenho.
Além disso, a Meta investiu no desenvolvimento de novas soluções baseadas em IA para ajudar as comunidades a melhorar os seus sistemas de segurança. Entre elas.CyberSecEval 4é o mais recente conjunto de ferramentas de avaliação comparativa da cibersegurança para sistemas de IA.
Também.Programa Defensor da LhamaEstará disponível para parceiros de confiança uma vasta gama de soluções de IA abertas, de acesso antecipado e fechadas para responder a diferentes necessidades de segurança.
Para mais informações sobre estas ferramentas de proteção de fonte aberta e sobre a forma como promovem a privacidade e a segurança da IA, visite: o sítio Web oficial da LlamaCon
