库名称：transformers
许可证：apache-2.0
许可证链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B/blob/main/LICENSE
任务标签：文本生成
基础模型：

• Qwen/Qwen3-4B-Base

Qwen3-4B

Qwen3亮点

Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新版本，提供稠密模型与混合专家（MoE）模型的完整套件。基于大规模训练，Qwen3在推理、指令遵循、智能体能力和多语言支持方面实现了突破性进展，主要特性包括：

• 独家支持思维模式（用于复杂逻辑推理、数学和编程）与非思维模式（高效通用对话）的单模型无缝切换，确保各类场景下的最优表现。
• 显著增强推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理任务上超越前代QwQ（思维模式）与Qwen2.5指令模型（非思维模式）。
• 卓越的人类偏好对齐，在创意写作、角色扮演、多轮对话和指令遵循方面表现优异，提供更自然、引人入胜的对话体验。
• 专业级智能体能力，支持思维与非思维模式下与外部工具的精准集成，在开源模型的复杂智能体任务中领先。
• 支持100+种语言与方言，具备强大的多语言指令遵循与翻译能力。

模型概览

Qwen3-4B特性：

• 类型：因果语言模型
• 训练阶段：预训练与后训练
• 参数量：40亿
• 非嵌入参数量：36亿
• 层数：36
• 注意力头数（GQA）：查询头32，键值头8
• 原生上下文长度：32,768 tokens，通过YaRN扩展至131,072 tokens。

更多细节（包括基准测试、硬件需求与推理性能）请参阅博客、GitHub和文档。

[!提示]
如遇严重重复生成问题，请参考最佳实践调整采样参数，并将presence_penalty设为1.5。

快速开始

Qwen3代码已集成至最新版Hugging Face transformers，建议使用最新版本。

使用transformers<4.51.0会报错：

KeyError: 'qwen3'  

以下代码示例展示如何基于给定输入生成内容：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  

model_name = "Qwen/Qwen3-4B"  

# 加载分词器与模型  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  
    model_name,  
    torch_dtype="auto",  
    device_map="auto"  
)  

# 准备模型输入  
prompt = "简要介绍大语言模型。"  
messages = [  
    {"role": "user", "content": prompt}  
]  
text = tokenizer.apply_chat_template(  
    messages,  
    tokenize=False,  
    add_generation_prompt=True,  
    enable_thinking=True # 切换思维/非思维模式，默认为True  
)  
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)  

# 执行文本补全  
generated_ids = model.generate(  
    **model_inputs,  
    max_new_tokens=32768  
)  
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()  

# 解析思维内容  
try:  
    # 反向查找151668（</think>标签）  
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)  
except ValueError:  
    index = 0  

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")  
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")  

print("思维内容：", thinking_content)  
print("回复内容：", content)  

部署时，可使用sglang>=0.4.6.post1或vllm>=0.8.5创建OpenAI兼容API端点：

• SGLang：

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-4B --reasoning-parser qwen3  
  

• vLLM：

  vllm serve Qwen/Qwen3-4B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1  
  

本地使用支持Ollama、LMStudio、MLX-LM、llama.cpp和KTransformers等工具。

思维与非思维模式切换

[!提示]
enable_thinking开关在SGLang和vLLM的API中同样可用。
详见SGLang文档和vLLM文档。

enable_thinking=True

默认启用思维模式（类似QwQ-32B），模型将运用推理能力提升生成质量。例如显式设置enable_thinking=True或保持tokenizer.apply_chat_template默认值时：

text = tokenizer.apply_chat_template(  
    messages,  
    tokenize=False,  
    add_generation_prompt=True,  
    enable_thinking=True  # 默认值  
)  

此模式下，模型会生成包裹在<think>...</think>中的思维内容，后接最终回复。

[!注意]
思维模式建议使用Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20和MinP=0（generation_config.json默认配置）。禁止使用贪婪解码，否则可能导致性能下降与无限重复。详见最佳实践。

enable_thinking=False

严格禁用思维行为，功能对齐前代Qwen2.5-Instruct模型，适用于需提升效率的场景：

text = tokenizer.apply_chat_template(  
    messages,  
    tokenize=False,  
    add_generation_prompt=True,  
    enable_thinking=False  # 禁用思维模式  
)  

此模式下，模型不会生成思维内容及<think>...</think>标签。

[!注意]
非思维模式建议使用Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20和MinP=0。详见最佳实践。

进阶用法：通过用户输入动态切换

当enable_thinking=True时，可通过在用户提示或系统消息中添加/think和/no_think实现逐轮行为控制。模型会遵循最近指令。

多轮对话示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  

class QwenChatbot:  
    def __init__(self, model_name="Qwen/Qwen3-4B"):  
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)  
        self.history = []  

    def generate_response(self, user_input):  
        messages = self.history + [{"role": "user", "content": user_input}]  

        text = self.tokenizer.apply_chat_template(  
            messages,  
            tokenize=False,  
            add_generation_prompt=True  
        )  

        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")  
        response_ids = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=32768)[0][len(inputs.input_ids[0]):].tolist()  
        response = self.tokenizer.decode(response_ids, skip_special_tokens=True)  

        # 更新历史  
        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})  
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})  

        return response  

# 使用示例  
if __name__ == "__main__":  
    chatbot = QwenChatbot()  

    # 首次输入（无标签，默认启用思维模式）  
    user_input_1 = "strawberries中有几个r？"  
    print(f"用户：{user_input_1}")  
    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)  
    print(f"助手：{response_1}")  
    print("----------------------")  

    # 第二次输入（禁用思维）  
    user_input_2 = "blueberries中有几个r？/no_think"  
    print(f"用户：{user_input_2}")  
    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)  
    print(f"助手：{response_2}")   
    print("----------------------")  

    # 第三次输入（启用思维）  
    user_input_3 = "真的吗？/think"  
    print(f"用户：{user_input_3}")  
    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)  
    print(f"助手：{response_3}")  

[!注意]
为保持API兼容性，当enable_thinking=True时，无论用户使用/think或/no_think，模型始终会输出<think>...</think>包裹块（禁用思维时内容可能为空）。
当enable_thinking=False时，软开关无效，模型不会生成思维内容。

智能体应用

Qwen3在工具调用方面表现卓越。推荐使用Qwen-Agent充分发挥其智能体能力。Qwen-Agent内置工具调用模板与解析器，大幅降低编码复杂度。

定义可用工具示例：

from qwen_agent.agents import Assistant  

# 定义LLM配置  
llm_cfg = {  
    'model': 'Qwen3-4B',  

    # 使用阿里云灵积平台端点：  
    # 'model_type': 'qwen_dashscope',  
    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),  

    # 使用兼容OpenAI API的自定义端点：  
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base  
    'api_key': 'EMPTY',  

    # 其他参数：  
    # 'generate_cfg': {  
    #         # 当响应含`<think>思考内容</think>回答`时需添加  
    #         'thought_in_content': True,  
    #     },  
}  

# 定义工具  
tools = [  
    {'mcpServers': {  # 可指定MCP配置文件  
            'time': {  
                'command': 'uvx',  
                'args': ['mcp-server-time', '--local-timezone=Asia/Shanghai']  
            },  
            "fetch": {  
                "command": "uvx",  
                "args": ["mcp-server-fetch"]  
            }  
        }  
    },  
  'code_interpreter',  # 内置工具  
]  

# 定义智能体  
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)  

# 流式生成  
messages = [{'role': 'user', 'content': 'https://qwenlm.github.io/blog/ 介绍Qwen最新进展'}]  
for responses in bot.run(messages=messages):  
    pass  
print(responses)  

处理长文本

Qwen3原生支持32,768 tokens上下文长度。当输入输出总长度远超此限制时，建议使用RoPE缩放技术。我们通过YaRN方法验证了模型在131,072 tokens长度下的性能。

当前支持YaRN的推理框架包括transformers、llama.cpp（本地使用）以及vllm、sglang（部署）。启用方式有两种：

• 修改模型文件：
  在config.json中添加rope_scaling字段：

  {  
      ...,  
      "rope_scaling": {  
          "rope_type": "yarn",  
          "factor": 4.0,  
          "original_max_position_embeddings": 32768  
      }  
  }  
  

  llama.cpp需修改后重新生成GGUF文件。

• 命令行参数：

  • vLLM：

    vllm serve ... --rope-scaling '{"rope_type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_