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Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比

文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。

2025年多智能体系统成大模型研发新高地。工行大数据和人工智能实验室与上海交大人工智能学院推出多智能体翻译系统TACTIC，以认知翻译学为指导，在相同模型配置下提升翻译效果，在小模型下提升更明显。

最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。

本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。

中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。

谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。

清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。

PettiChat宠物翻译器售价800多，预售2万单。它能将猫狗叫声转成句子，翻译延迟1.2秒，还具备位置追踪、安全警报和声音克隆功能。其靠大模型的声音识别和情绪推理系统实现翻译。

大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。

Canvas - to - Image是新型图像生成框架，将多种控制方式整合到统一画布，用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程，解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。