千问 3 采用混合专家（MoE）架构，总参数量 235B，激活仅需 [22B吃瓜爆料
。千问 3 预训练数据量达 36T，并在后训练阶段多轮强化学习，将非思考模式无缝整合到思考模型中。千问 3 在推理、指令遵循、工具调用、多语言能力等方面均大幅增强，即创下所有国产模型及全球开源模型的性能新高：在奥数水平的 AIME25 测评中，千问 3 斩获 81.5 分，刷新开源纪录；在考察代码能力的 LiveCodeBench 评测中，千问 3 突破 70 分大关，表现甚至超过 Grok3；在评估模型人类偏好对齐的 ArenaHard 测评中，千问 3 以 95.6 分超越 OpenAI-o1 及 DeepSeek-R1。性能大幅提升的同时，千问 3 的部署成本还大幅下降，仅需 4 张 H20 即可部署千问 3 满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。黑料
