Qwen3 推出了 Qwen3-4B 非思考模式 的更新版本，命名为 Qwen3-4B-Instruct-2507，其核心增强功能如下：

• 通用能力显著提升：在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、代码编写及工具使用方面均有大幅改进。
• 长尾知识覆盖大幅增加：提升了在多种语言环境下的长尾知识覆盖范围。
• 用户偏好对齐表现更佳：在主观及开放性任务中与用户偏好的对齐程度显著提高，能够提供更有帮助的回答和更高质量的文本生成。
• 长文本理解能力增强：支持高达 256K 超长上下文的理解与处理。

多尺寸上下文性能表格

该模型支持多个上下文尺寸混合，根据输入长度自动匹配合适尺寸。

目前已支持的芯片及具体性能如下表：

Model Farm 提供预编译好的模型资源以及推理代码，支持以下两种方式获取：

• 通过 Model Farm 页面获取：在右侧性能参考板块中点击模型 & 代码获取模型资源及代码包。

• 通过命令获取（推荐）：持有阿加犀开发板的用户，可以通过开发板内置的 MMS 工具获取模型资源及代码包。

# 模型查询
mms list [model name]

# 模型资源获取
mms get -m [model name] -p [precision] -c [soc] -b [backend] -d [file path]

MMS 具体使用请参考：MMS 使用 & 提前获取预览版块模型

Qwen3-4B-Instruct-2507 具有以下特点：

• 类型：因果语言模型 (Causal Language Models)
• 训练阶段：预训练与后训练 (Pretraining & Post-training)
• 参数总量：4.0B (40 亿)
• 参数量（不含嵌入层）：3.6B (36 亿)
• 层数：36 层
• 注意力头数 (GQA)：查询 (Q) 为 32 个，键值 (KV) 为 8 个
• 上下文长度：原生支持 262,144 个 token。

注意：该模型仅支持“非思考模式”，输出中不会生成 <think></think> 代码块。同时，不再需要显式指定 enable_thinking=False 参数。

注意：此表格显示的是源模型的评估，而非量化模型的评估。源模型评估来自于 Qwen3-4B-Instruct-2507 评估结果

*: For reproducibility, we report the win rates evaluated by GPT-4.1.

请参考顶部模型推理标签选择合适的推理 SDK。

推荐使用 AidGen & AidGenSE 推理