Qwen3 235B A22B GPTQ Int4

🚀 Qwen3-235B-A22B-GPTQ-Int4

Qwen3-235B-A22B-GPTQ-Int4 是 Qwen3 系列模型的量化版本，支持單模型內思維模式與非思維模式無縫切換，推理能力強，能很好地對齊人類偏好，具備出色的智能體能力，還支持 100 多種語言和方言。

🚀 快速開始

⚠️ 重要提示

目前，transformers 在對 GPTQ 量化模型進行多 GPU 推理時存在問題。我們建議使用 SGLang 或 vLLM 進行部署。

你可以使用 sglang>=0.4.6.post1 或 vllm==0.8.4 創建一個與 OpenAI 兼容的 API 端點：

• SGLang：

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-GPTQ-Int4 --reasoning-parser qwen3 --tp 4
  

• vLLM：

  vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-GPTQ-Int4 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 -tp 4
  

更多使用指南請查看 GPTQ 文檔。

✨ 主要特性

Qwen3 亮點

Qwen3 是 Qwen 系列的最新一代大語言模型，提供了一套全面的密集模型和專家混合（MoE）模型。基於大量的訓練，Qwen3 在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面取得了突破性進展，具有以下關鍵特性：

• 單模型內支持思維模式（用於複雜邏輯推理、數學和編碼）和非思維模式（用於高效的通用對話）無縫切換，確保在各種場景下都能實現最佳性能。
• 推理能力顯著增強，在數學、代碼生成和常識邏輯推理方面超越了之前的 QwQ（思維模式）和 Qwen2.5 指令模型（非思維模式）。
• 高度對齊人類偏好，在創意寫作、角色扮演、多輪對話和指令遵循方面表現出色，提供更自然、引人入勝和沉浸式的對話體驗。
• 具備出色的智能體能力，能夠在思維和非思維模式下精確集成外部工具，在複雜的基於智能體的任務中在開源模型中取得領先性能。
• 支持 100 多種語言和方言，具備強大的多語言指令遵循和翻譯能力。

Qwen3-235B-A22B 特性

• 類型：因果語言模型
• 訓練階段：預訓練和後訓練
• 參數數量：總共 235B，激活 22B
• 參數數量（非嵌入）：234B
• 層數：94
• 注意力頭數量（GQA）：Q 為 64，KV 為 4
• 專家數量：128
• 激活專家數量：8
• 上下文長度：原生支持 32,768，使用 YaRN 可支持 131,072 個標記
• 量化：GPTQ 4 位

更多詳細信息，包括基準評估、硬件要求和推理性能，請參考我們的 博客、GitHub 和 文檔。

💻 使用示例

基礎用法

思維模式與非思維模式切換

enable_thinking=True

默認情況下，Qwen3 啟用了思維能力，類似於 QwQ - 32B。這意味著模型將使用其推理能力來提高生成響應的質量。例如，在 tokenizer.apply_chat_template 中顯式設置 enable_thinking=True 或將其保留為默認值時，模型將進入思維模式。

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # True 是 enable_thinking 的默認值
)

在這種模式下，模型將生成包裹在 <think>...</think> 塊中的思維內容，然後是最終響應。

⚠️ 重要提示

對於思維模式，請使用 Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20 和 MinP=0（generation_config.json 中的默認設置）。請勿使用貪心解碼，因為這可能導致性能下降和無限重複。更多詳細指南，請參考 最佳實踐 部分。

enable_thinking=False

我們提供了一個硬開關來嚴格禁用模型的思維行為，使其功能與之前的 Qwen2.5 - Instruct 模型保持一致。這種模式在必須禁用思維以提高效率的場景中特別有用。

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False  # 設置 enable_thinking=False 禁用思維模式
)

在這種模式下，模型將不會生成任何思維內容，也不會包含 <think>...</think> 塊。

⚠️ 重要提示

對於非思維模式，我們建議使用 Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20 和 MinP=0。更多詳細指南，請參考 最佳實踐 部分。

高級用法

通過用戶輸入在思維和非思維模式之間切換

我們提供了一個軟開關機制，允許用戶在 enable_thinking=True 時動態控制模型的行為。具體來說，你可以在用戶提示或系統消息中添加 /think 和 /no_think 來逐輪切換模型的思維模式。在多輪對話中，模型將遵循最新的指令。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

class QwenChatbot:
    def __init__(self, model_name="Qwen/Qwen3-235B-A22B-GPTQ-Int4"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
        self.history = []

    def generate_response(self, user_input):
        messages = self.history + [{"role": "user", "content": user_input}]

        text = self.tokenizer.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=False,
            add_generation_prompt=True
        )

        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")
        response_ids = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=32768)[0][len(inputs.input_ids[0]):].tolist()
        response = self.tokenizer.decode(response_ids, skip_special_tokens=True)

        # 更新歷史記錄
        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})

        return response

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    chatbot = QwenChatbot()

    # 第一次輸入（沒有 /think 或 /no_think 標籤，默認啟用思維模式）
    user_input_1 = "How many r's in strawberries?"
    print(f"User: {user_input_1}")
    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)
    print(f"Bot: {response_1}")
    print("----------------------")

    # 第二次輸入帶有 /no_think
    user_input_2 = "Then, how many r's in blueberries? /no_think"
    print(f"User: {user_input_2}")
    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)
    print(f"Bot: {response_2}") 
    print("----------------------")

    # 第三次輸入帶有 /think
    user_input_3 = "Really? /think"
    print(f"User: {user_input_3}")
    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)
    print(f"Bot: {response_3}")

⚠️ 重要提示

為了與 API 兼容，當 enable_thinking=True 時，無論用戶是否使用 /think 或 /no_think，模型都會輸出一個包裹在 <think>...</think> 中的塊。但是，如果禁用了思維，這個塊內的內容可能為空。當 enable_thinking=False 時，軟開關無效。無論用戶輸入任何 /think 或 /no_think 標籤，模型都不會生成思維內容，也不會包含 <think>...</think> 塊。

智能體使用

Qwen3 在工具調用能力方面表現出色。我們建議使用 Qwen - Agent 來充分發揮 Qwen3 的智能體能力。Qwen - Agent 內部封裝了工具調用模板和工具調用解析器，大大降低了編碼複雜度。

from qwen_agent.agents import Assistant

# 定義大語言模型
llm_cfg = {
    'model': 'Qwen3-235B-A22B-GPTQ-Int4',

    # 使用阿里雲魔搭提供的端點：
    # 'model_type': 'qwen_dashscope',
    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),

    # 使用與 OpenAI API 兼容的自定義端點：
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base
    'api_key': 'EMPTY',

    # 其他參數：
    # 'generate_cfg': {
    #         # 添加：當響應內容為 `<think>this is the thought</think>this is the answer;
    #         # 不添加：當響應已被推理內容和內容分隔開時。
    #         'thought_in_content': True,
    #     },
}

# 定義工具
tools = [
    {'mcpServers': {  # 你可以指定 MCP 配置文件
            'time': {
                'command': 'uvx',
                'args': ['mcp-server-time', '--local-timezone=Asia/Shanghai']
            },
            "fetch": {
                "command": "uvx",
                "args": ["mcp-server-fetch"]
            }
        }
    },
  'code_interpreter',  # 內置工具
]

# 定義智能體
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)

# 流式生成
messages = [{'role': 'user', 'content': 'https://qwenlm.github.io/blog/ Introduce the latest developments of Qwen'}]
for responses in bot.run(messages=messages):
    pass
print(responses)

處理長文本

Qwen3 原生支持長達 32,768 個標記的上下文長度。對於總長度（包括輸入和輸出）顯著超過此限制的對話，我們建議使用 RoPE 縮放技術來有效處理長文本。我們已經使用 YaRN 方法驗證了模型在長達 131,072 個標記的上下文長度上的性能。

YaRN 目前由幾個推理框架支持，例如用於本地使用的 transformers、用於部署的 vllm 和 sglang。一般來說，有兩種方法可以為支持的框架啟用 YaRN：

• 修改模型文件： 在 config.json 文件中，添加 rope_scaling 字段：

  {
      ...,
      "rope_scaling": {
          "rope_type": "yarn",
          "factor": 4.0,
          "original_max_position_embeddings": 32768
      }
  }
  

• 傳遞命令行參數：

  對於 vllm，你可以使用

  vllm serve ... --rope-scaling '{"rope_type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}' --max-model-len 131072  
  

  對於 sglang，你可以使用

  python -m sglang.launch_server ... --json-model-override-args '{"rope_scaling":{"rope_type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}}'
  

⚠️ 重要提示

如果你遇到以下警告

Unrecognized keys in `rope_scaling` for 'rope_type'='yarn': {'original_max_position_embeddings'}

請升級 transformers>=4.51.0。

⚠️ 重要提示

所有著名的開源框架都實現了靜態 YaRN，這意味著縮放因子無論輸入長度如何都保持不變，可能會影響較短文本的性能。我們建議僅在需要處理長上下文時添加 rope_scaling 配置。也建議根據需要修改 factor。例如，如果你的應用程序的典型上下文長度為 65,536 個標記，最好將 factor 設置為 2.0。

⚠️ 重要提示

config.json 中的默認 max_position_embeddings 設置為 40,960。此分配包括為輸出保留 32,768 個標記和為典型提示保留 8,192 個標記，這對於大多數涉及短文本處理的場景來說已經足夠。如果平均上下文長度不超過 32,768 個標記，我們不建議在這種情況下啟用 YaRN，因為這可能會降低模型性能。

💡 使用建議

阿里雲魔搭提供的端點默認支持動態 YaRN，無需額外配置。

🔧 技術細節

性能

最佳實踐

為了實現最佳性能，我們建議以下設置：

1. 採樣參數：

   • 對於思維模式 (enable_thinking=True)，使用 Temperature = 0.6、TopP = 0.95、TopK = 20 和 MinP = 0。請勿使用貪心解碼，因為這可能導致性能下降和無限重複。
   • 對於非思維模式 (enable_thinking=False)，我們建議使用 Temperature = 0.7、TopP = 0.8、TopK = 20 和 MinP = 0。
   • 對於支持的框架，你可以在 0 到 2 之間調整 presence_penalty 參數以減少無限重複。我們強烈建議將量化模型的此值設置為 1.5。但是，使用較高的值可能偶爾會導致語言混合和模型性能略有下降。

2. 足夠的輸出長度：我們建議大多數查詢使用 32,768 個標記的輸出長度。對於高度複雜問題的基準測試，例如數學和編程競賽中的問題，我們建議將最大輸出長度設置為 38,912 個標記。這為模型提供了足夠的空間來生成詳細和全面的響應，從而提高其整體性能。

3. 標準化輸出格式：我們建議在進行基準測試時使用提示來標準化模型輸出。

   • 數學問題：在提示中包含 "Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}."。
   • 多項選擇題：在提示中添加以下 JSON 結構以標準化響應："Please show your choice in the answer field with only the choice letter, e.g., "answer": "C"."

4. 歷史記錄中不包含思維內容：在多輪對話中，歷史模型輸出應僅包括最終輸出部分，不需要包括思維內容。這在 Jinja2 提供的聊天模板中已經實現。但是，對於不直接使用 Jinja2 聊天模板的框架，由開發人員確保遵循最佳實踐。

📄 許可證

本項目採用 Apache - 2.0 許可證。

引用

如果您認為我們的工作有幫助，請引用我們的工作。

@misc{qwen3,
    title  = {Qwen3},
    url    = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/},
    author = {Qwen Team},
    month  = {April},
    year   = {2025}
}