阿里刚刚开源Qwen3新思考模型：Agent能力超强，支持100万上下文

主要观点总结

本文关注AIGC领域，特别是大语言模型LLM的发展和落地应用。文章介绍了阿里巴巴最新开源的模型Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507的性能特点和优势，包括与之前的模型相比在多个任务上的性能提升，以及网友的评价和反馈。文章还详细描述了该模型的技术细节，如总参数量、激活参数量、非嵌入参数量、包含的层数、注意力机制、专家数量等。此外，还介绍了模型在多个任务上的得分，包括知识类、推理类、编码类、对齐类和Agent智能体类任务。最后，文章给出了使用该模型的一些建议，包括工具调用能力方面的配置建议。

关键观点总结

关键观点1: 阿里巴巴最新开源模型Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507的性能特点和优势。

该模型在Agent智能体、AIME25数学、LiveCodeBench编程、GPQA解决复杂能力等方面实现大幅度提升，超过谷歌的最新小参数模型Gemini-2.5-Flash-Thinking。

关键观点2: Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507的技术细节

该模型的总参数量、激活参数量、非嵌入参数量、包含的层数、注意力机制、专家数量等被详细介绍。

关键观点3: Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507在多个任务上的表现

该模型在知识类、推理类、编码类、对齐类和Agent智能体类任务上的得分被详细介绍，并且给出了相应的任务得分。

关键观点4: 使用Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507的建议

介绍了如何配置工具调用能力，包括采样参数、支持的框架、输出长度等方面的建议，以充分发挥模型的能力。

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