阿里通义千问发布小尺寸模型Qwen3-4B，手机也能跑

本站综合报道 8月7日，阿里通义千问宣布发布更小尺寸新模型——Qwen3-4B-Instruct-2507和Qwen3-4B-Thinking-2507。目前新模型已在魔搭社区、HuggingFace正式开源。在非推理领域，Qwen3-4B-Instruct-2507全面超越闭源的GPT4.1-Nano。在推理领域，Qwen3-4B-Thinking-2507甚至可以媲美中等规模的Qwen3-30B-A3B（thinking）。官方表示，2507版本的Qwen3-4B模型对手机等端侧硬件部署尤为友好。

随着AI技术的广泛应用，不同场景对模型的需求呈现出多样化态势。在一些资源受限的边缘设备，如智能手机、智能手表、物联网终端等，大尺寸模型由于计算资源需求大、内存占用高，难以有效部署和运行。同时，对于一些对实时性要求极高的应用场景，如自动驾驶的实时决策、工业生产中的即时质量控制等，大模型的高延迟也成为制约其应用的瓶颈。在此背景下，小尺寸、低延迟且具备一定性能的模型成为市场的新需求。阿里通义千问敏锐地捕捉到这一趋势，适时推出了Qwen3-4B模型。

Qwen3-4B，从名称便可知其规模相对较小，“4B”代表着该模型拥有约40亿的参数。相较于那些拥有千亿甚至万亿参数的“巨无霸”模型，Qwen3-4B堪称“小个子”。

在语言理解方面，Qwen3-4B展现出了出色的表现。它能够精准理解人类输入的各种复杂语句，无论是日常交流中的口语化表达，还是专业领域的术语和复杂逻辑语句，都能快速把握其中的语义和意图。例如，在医疗领域，面对医生输入的包含专业医学词汇和复杂诊断逻辑的语句，Qwen3-4B可以准确理解病情信息，为后续的辅助诊断提供可靠依据。在法律场景中，对于法律条文的解读和法律案例的分析，它也能深入理解其中的法律关系和关键要点。

其文本生成能力同样可圈可点。Qwen3-4B可以生成高质量、连贯且符合语境的文本内容。无论是撰写新闻稿、故事创作、诗歌生成，还是进行商业文案的策划，它都能根据给定的主题和要求，快速生成富有创意和逻辑性的文本。而且，生成的文本在语法准确性和语义合理性上都有较高水准，大大减少了人工后期修改的工作量。

在多模态交互方面，Qwen3-4B也有积极探索。它不仅能够处理文本信息，还能与图像、音频等多种模态数据进行交互。例如，在图像描述生成任务中，它可以根据输入的图像，生成准确、生动的文字描述，详细阐述图像中的场景、人物、物体及其相互关系。在语音交互场景中，它能够理解语音输入的内容，并给出相应的语音或文本回复，实现自然流畅的人机对话。

值得一提的是，Qwen3-4B还具备良好的可扩展性和适应性。开发人员可以根据具体的应用需求，对其进行微调和优化，使其更好地适配不同的业务场景。同时，由于其小尺寸的特点，它在部署和运行过程中对硬件资源的要求较低，能够在各种资源有限的设备上稳定运行，大大降低了应用成本。