Qwen3-4B系列小模型由通义千问发布，手机运行同样轻松
发布时间：2025-08-07 09:07:13 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：10 次
通义千问宣布Qwen3-4B系列模型的发布。这一新模型以其小巧的体积和强大的性能，为人工智能的端侧部署带来了新的可能性。
在前两周相继更新了Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B的Instruct/Thinking「2507」版本后，研发团队再次发力，推出了更小尺寸的Qwen3-4B-Instruct-2507和Qwen3-4B-Thinking-2507模型。这些新模型在性能上取得了显著提升，特别是在非推理领域，Qwen3-4B-Instruct-2507全面超越了闭源的GPT4.1-Nano，而在推理领域，Qwen3-4B-Thinking-2507的表现更是令人瞩目，其推理能力可与中等规模的Qwen3-30B-A3B（thinking）相媲美。
研发团队坚信，小型语言模型（SLM）对代理人工智能(Agentic AI)的发展具有极其重要的价值。此次发布的「2507」版本Qwen3-4B模型，不仅体积小，性能强劲，而且对手机等端侧硬件部署极为友好。目前，新模型已在魔搭社区和Hugging Face正式开源，吸引了众多开发者的关注和体验。
Qwen3-4B-Instruct-2507的通用能力得到了显著提升，其表现超越了商业闭源的小尺寸模型GPT-4.1-nano，甚至与中等规模的Qwen3-30B-A3B（non-thinking）性能接近。此外，该模型还覆盖了更多语言的长尾知识，在主观和开放性任务中增强了人类偏好对齐，能够提供更符合人们需求的答复。更令人惊喜的是，其上下文理解能力扩展至256K，即使是小模型，也能轻松处理长文本。
与此同时，Qwen3-4B-Thinking-2507的推理能力也大幅增强。在聚焦数学能力的AIME25测评中，该模型以4B参数量斩获了81.3分的惊人成绩，这一表现足以媲美中等模型Qwen3-30B-Thinking。此外，其通用能力也显著提升，Agent分数更是超越了更大尺寸的Qwen3-30B-Thinking模型。同样具备256K tokens的上下文理解能力，支持更复杂的文档分析、长篇内容生成以及跨段落推理等场景。
随着Qwen3-4B系列模型的发布，人工智能在端侧应用的前景变得更加广阔。相信在不久的将来，我们会看到更多基于这一模型的创新应用，为人们的生活和工作带来更多便利。
通义千问推出 Qwen3-4B 系列小模型，手机也能轻松跑：
8 月 6 日，通义千问推出 Qwen3-4B-Instruct-2507 和 Qwen3-4B-Thinking-2507 两款小模型，体积小巧、性能强大，适合手机等端侧硬件部署，推动 Agentic AI 发展。Qwen3-4B-Instruct-2507 显著提升通用能力，支持 256K 长文本理解，超越同规模闭源模型 GPT-4.1-nano，适用于内容创作、工具调用等，像高效的“执行专家”；Qwen3-4B-Thinking-2507 推理能力出色，AIME25 测评达 81.3 分，性能媲美中等规模模型，像严谨的“学术专家”。目前，主流智能手机可流畅本地运行 Qwen3-4B 模型，主流电脑可本地运行 Qwen3-8B 模型，完全胜任普通人设备智能化任务。此外，英特尔、海光信息等芯片厂商已适配 Qwen3 系列模型。
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