Qwen3 0.6B Base

🚀 Qwen3-0.6B-Base

Qwen3-0.6B-Base是通义千问系列的最新一代大语言模型，提供了一系列密集模型和混合专家（MoE）模型。它在训练数据、模型架构和优化技术等方面取得了显著进展，相较于之前发布的Qwen2.5有了诸多关键改进。

🚀 快速开始

Qwen3的代码已集成在最新的Hugging Face transformers库中，建议使用最新版本的transformers。

若使用transformers<4.51.0，会遇到如下错误：

KeyError: 'qwen3'

✨ 主要特性

Qwen3亮点

Qwen3是通义系列最新一代大语言模型，提供了一套全面的密集和混合专家（MoE）模型。基于训练数据、模型架构和优化技术的广泛改进，Qwen3相较于之前发布的Qwen2.5有以下关键改进：

• 扩展的高质量预训练语料库：Qwen3在119种语言的36万亿个标记上进行预训练，语言覆盖范围是Qwen2.5的三倍，且包含更丰富的高质量数据，包括编码、STEM、推理、书籍、多语言和合成数据。
• 训练技术和模型架构：Qwen3采用了一系列训练技术和架构改进，包括针对MoE模型的全局批量负载均衡损失和适用于所有模型的qk层归一化，从而提高了稳定性和整体性能。
• 三阶段预训练：第一阶段专注于广泛的语言建模和通用知识获取；第二阶段提高推理能力，如STEM、编码和逻辑推理；第三阶段通过将训练序列长度扩展到32k标记来增强长上下文理解能力。
• 基于缩放定律的超参数调整：通过在三阶段预训练流程中进行全面的缩放定律研究，Qwen3分别针对密集和MoE模型系统地调整关键超参数，如学习率调度器和批量大小，从而在不同模型规模下实现更好的训练动态和最终性能。

模型概述

Qwen3-0.6B-Base 具有以下特点：

更多详细信息，包括基准评估、硬件要求和推理性能，请参考我们的博客、GitHub和文档。

📚 详细文档

评估与性能

详细的评估结果请参考此📑 博客。

引用

如果您觉得我们的工作有帮助，请引用我们：

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

本项目采用 apache-2.0 许可证。