Qwen

Qwen: Двухархитектурный аудит и унифицированное мышление

По состоянию на январь 2026 года Qwen3 превратился в мультимодальную платформу. Архитектура охватывает от мобильных моделей Dense объёмом 0,6B до кластеров MoE с триллионом параметров (Qwen3-Max). Экосистема определяется режимом Unified Thinking, который использует специальные токены (<think> ID: 151667) для внутреннего рассуждения перед генерацией окончательных ответов 📑.

Оркестрация моделей и гибридное мышление

Архитектура 2026 года устраняет необходимость в специализированных клонах для рассуждений. Одна модель управляет как «быстрым», так и «медленным» мышлением через параметры времени выполнения, оптимизируя распределение вычислительных ресурсов в зависимости от сложности задачи 📑.

• Специализация экспертов: Qwen3-235B-A22B использует 128 экспертов с нулевыми накладными расходами на общих экспертов, обеспечивая превосходную производительность в STEM (92,3% на AIME'25) при сохранении скорости инференса модели объёмом 22B 📑.
• Операционный сценарий: Многоэтапное рассуждение и использование инструментов:
  Входные данные: Сложное математическое доказательство или отчёт об ошибке в кодовой базе 📑.
  Процесс: Модель активирует режим «Thinking Mode» через /think, выполняет длинную цепочку рассуждений (CoT) и использует фреймворк Qwen-Agent с интеграцией MCP для выполнения кода или поиска документации 🧠.
  Выходные данные: Проверяемая трассировка рассуждений с последующим готовым решением или патчем 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Инфраструктура и управление API

API DashScope предоставляет регионализованные конечные точки, совместимые с OpenAI, с поддержкой кэширования контекста, что снижает затраты на повторяющиеся токены до 80% 📑.

• Омнимодальная ингестия: Qwen3-Omni (выпущен в сентябре 2025 года) обрабатывает текстовые, графические, аудио- и видеовходные данные с выводом аудио/текста через единую архитектуру кросс-модального внимания 📑.
• Развёртывание на границе: Оптимизирован для локального выполнения через SGLang (≥0.4.6) и vLLM (≥0.9.0) с поддержкой специализированного параметра --reasoning-parser qwen3 для чистого потокового вывода ответов 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Настройка бюджета мышления: Используйте temperature=0.6 и min_p=0 при работе в режиме Thinking Mode для максимизации качества рассуждений в соответствии со спецификациями официального файла generation_config.json 📑.
• Влияние квантизации на MoE: Проведите аудит производительности квантизаций KTransformers или llama.cpp для модели объёмом 235B, так как логика маршрутизации экспертов чувствительна к точности битности 🧠.
• Логика удержания кэша: Запросите детали политик географического сохранения кэша (глобальные vs. американские конечные точки) для конфиденциальных корпоративных данных 🌑.
• Точность контекста YaRN на 1M токенов: Протестируйте извлечение «иголки в стоге сена» для моделей от 8B и выше при использовании расширения на 1M токенов перед промышленным развёртыванием 🧠.