1. チュートリアルの概要

Qwen3-4B-Thinking-2507とQwen3-4B-Instruct-2507は、アリババ同義千文チームが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、複雑な問題に対する推論能力、数学的能力、コーディング能力、マルチラウンド関数呼び出し能力において、同規模のQwen3小型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型モデルGPT-4.1-nanoを総合的に上回り、中型モデルのQwen3-30B-A3B（非思考型）の性能に迫っています。このモデルは、言語に関するよりロングテールな知識をカバーし、主観的かつオープンなタスクにおける人間の嗜好とのアライメントを強化し、よりニーズに合った回答を提供できます。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}, 
}