8 月 7 日消息，通義千問(wèn) Qwen 昨日（8 月 6 日）發(fā)布公告，宣布，推出 Qwen3-4B-Instruct-2507 和 Qwen3-4B-Thinking-2507 兩個(gè)模型，大幅提升性能。
官方表示，SLM（Small Language Models）對(duì) Agentic AI 的發(fā)展極具價(jià)值，“2507”版本的 Qwen3-4B 模型，體積小，性能強(qiáng)，對(duì)手機(jī)等端側(cè)硬件部署尤為友好。
援引博文介紹，在非推理（non-thinking）領(lǐng)域，Qwen3-4B-Instruct-2507 顯著提升通用能力，目標(biāo)成為更全能的端側(cè)利器。
該模型掌握更多語(yǔ)言和長(zhǎng)尾知識(shí)，上下文理解擴(kuò)展至 256K，小模型也能處理長(zhǎng)文本。該模型通用能力超越了閉源的小尺寸模型 GPT-4.1-nano，性能接近等規(guī)模的 Qwen3-30B-A3B（non-thinking）。
官方表示該模型更像一位高效的“執(zhí)行專家”，遵循指令、迅速響應(yīng)，更適合用于內(nèi)容創(chuàng)作、工具調(diào)用等。
在推理（thinking）領(lǐng)域，Qwen3-4B-Thinking-2507 大幅提升了推理能力，AIME25 高達(dá) 81.3 分。Qwen3-4B-Thinking-2507 的推理表現(xiàn)可媲美中等模型 Qwen3-30B-Thinking，在聚焦數(shù)學(xué)能力的 AIME25 測(cè)評(píng)中，以 4B 參數(shù)量斬獲驚人的 81.3 分的好成績(jī)。
官方表示該模型像一位嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹皩W(xué)術(shù)專家”，面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題逐步推理，完成任務(wù)更深入可靠。
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