前言

阿里巴巴集团正加速推进其大模型战略，计划最快于本月推出旗舰AI模型Qwen系列的重大升级版本Qwen 3。该版本原定4月下旬发布，但具体时间仍存在变数。这一动作被视为中国AI产业激烈竞争的最新注脚。今年以来，随着本土AI新锐DeepSeek的异军突起，中国科技巨头纷纷加快产品迭代节奏。

DeepSeek凭借宣称"以更低成本开发出媲美西方竞品"的技术路线，在全球AI领域引发震动。阿里巴巴是最早对DeepSeek发起"狙击战"的科技巨头之一。今年1月末，就在DeepSeek-V3引发行业热议后，阿里迅速推出Qwen 2.5-Max升级版，并高调宣称其性能超越DeepSeek-V3。值得注意的是，该版本选择在中国农历新年首日发布——这个大多数中国科技从业者都在休假的特殊时间节点，凸显出行业竞争的紧迫性。

最近在 huggingface/transformers 的 pr 中看到来自 Qwen3 和 Qwen3MoE 的请求。

浏览代码可以看到这次的更新有：

• https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-15B-A2B (MOE model)
• https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B-beta
• Qwen/Qwen3-0.6B-Base

看来本次针对更新的都是一些小参数的模型，比较期待有一个 30-40B 的 MoE

与传统 MoE 的差异

特性：

• 路由策略： 传统MoE采用全局路由，即所有专家参与计算。Qwen3Moe采用稀疏路由，仅Top-K个专家参与计算。
• 负载均衡： 传统MoE没有显式优化，容易出现专家坍塌。Qwen3Moe集成load_balancing_loss，以惩罚不均衡的情况。
• 计算复杂度： 传统MoE的计算复杂度为O(N×E)，其中N为序列长度，E为专家数。Qwen3Moe的计算复杂度为O(N×K)，其中K为Top-K参数。
• 动态适应性： 传统MoE使用固定频率的RoPE。Qwen3Moe动态调整RoPE频率，属于动态类型。

与 Qwen2.5 的比较

特性：

• RoPE类型： Qwen-2.5仅支持静态RoPE。Qwen3Moe支持dynamic、yarn、llama3等多种类型。
• 稀疏层调度： Qwen-2.5未明确支持。Qwen3Moe通过mlp_only_layers和sparse_step实现灵活控制。
• 注意力后端： Qwen-2.5仅基础实现。Qwen3Moe集成Flash Attention 2和SDPA加速。
• 生成缓存管理： Qwen-2.5使用传统KV缓存。Qwen3Moe支持滑动窗口缓存（sliding_window）。
• MoE实现： Qwen-2.5未使用MoE。Qwen3Moe实现稀疏MoE + 负载均衡损失。

Qwen3Moe 的优势

特性：

• 动态 RoPE：支持多种缩放策略，适配长序列和不同硬件。
• 稀疏 MoE：通过 Top-K 路由和负载均衡损-失，提升模型容量与训练稳定性。
• 高效注意力：集成 Flash Attention 2 和 SDPA，优化生成速度。
• 模块化设计：继承并扩展 Llama/Mistral 组件，提升代码可维护性。
• 生成优化：滑动窗口缓存和动态 KV 更新，降低解码内存占用。

总结

目前在小参数模型中，个人总体使用感觉来说，qwen 模型是首选，特别是此次将要更新的 Qwen3-15B-A2B，15B 总参数量的稀疏 MoE 模型，实际激活参数量为 2B，所以要求的硬件设备资源更低，速度可以更快

最后的最后

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