1. チュートリアルの概要

Qwen3-4B-Thinking-2507とQwen3-4B-Instruct-2507は、アリババのTongyi Qianwenチームが2025年8月に発表した大規模言語モデルです。性能面では、Qwen3-4B-Thinking-2507は、複雑な問題の推論、数学的能力、コーディング能力、マルチターン関数呼び出し能力において、同規模の小規模Qwen3モデルを大幅に上回っています。非推論領域では、Qwen3-4B-Instruct-2507は、知識、推論、プログラミング、アライメント、エージェンシー能力において、クローズドソースの小規模モデルGPT-4.1-nanoを総合的に上回り、その性能は中規模のQwen3-30B-A3B（非思考）に迫るものです。このモデルは、よりロングテールな言語知識をカバーし、主観的および自由記述的なタスクにおける人間の嗜好とのアライメントを高め、より関連性の高い応答を提供できます。関連論文の結果は… Qwen3 技術レポート 。

このチュートリアルでは、デュアルカード RTX 4090 リソースを使用します。

2. プロジェクト例

Qwen3-4B-思考-2507 

Qwen3-4B-Instruct-2507 

3. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

2. Web ページに入ると、モデルと会話を開始できます。

「モデル」が表示されない場合は、モデルが初期化中です。モデルのサイズが大きいため、2～3分ほどお待ちいただき、ページを更新してください。

利用手順

Qwen3-4B-思考-2507

Qwen3-4B-Instruct-2507

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@misc{qwen3technicalreport,
      title={Qwen3 Technical Report}, 
      author={Qwen Team},
      year={2025},
      eprint={2505.09388},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2505.09388}, 
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