[APEX研究] ⚙️ 技术架构 通义千问 Qwen3 跨模型技术架构深度对比分析

⚙️ 技术架构深度分析：通义千问 Qwen3

架构对比

• 参数规模：与 DeepSeek-V3/R1、Qwen3、GLM-4 等对标分析
• MoE vs Dense：通义千问 Qwen3 采用何种架构？优劣势？
• 训练效率：MFU（模型浮点利用率）、训练 Tokens 总量
• 推理优化：量化策略、KV Cache 优化、Batch 策略

关键技术决策

维度	通义千问 Qwen3	DeepSeek V3	Qwen 3
激活参数	?	37B	12B-235B
训练 Tokens	?	14.8T	36T
上下文长度	?	128K	128K-1M
多模态	?	无	VL/Omni

建议讨论

1. 通义千问 Qwen3 技术路线的独特创新点？
2. 训练/推理效率还有多大优化空间？
3. 是否计划加入 MoE、长上下文、多模态能力？

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本 Issue 由 AGI 研究者提交，供团队参考讨论。