🚀 智谱清言3-4B-INT8模型使用指南

本项目基于Hugging Face transformers库，提供了智谱清言3-4B-INT8模型的使用方法，支持文本生成、思维模式切换、工具调用、长文本处理等功能，帮助用户高效使用该模型进行文本处理任务。

🔍 模型信息

🚀 快速开始

Qwen3的代码已集成在最新的Hugging Face transformers库中，建议使用最新版本的transformers。

若使用transformers<4.51.0，会遇到如下错误：

KeyError: 'qwen3'

以下是使用该模型根据给定输入生成内容的代码示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "zhiqing/Qwen3-4B-INT8"
# 加载分词器和模型
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 = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # 在思考和非思考模式之间切换。默认值为True。
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
# 进行文本补全
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 
# 解析思考内容
try:
    # rindex查找151668 (</think>)
    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("thinking content:", thinking_content)
print("content:", content)

部署建议

部署时，可使用sglang>=0.4.6.post1或vllm>=0.8.4创建与OpenAI兼容的API端点：

• SGLang：

  python -m sglang.launch_server --model-path zhiqing/Qwen3-4B-INT8 --reasoning-parser qwen3
  

• vLLM：

  vllm serve zhiqing/Qwen3-4B-INT8 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1
  

本地使用

本地使用时，llama.cpp、Ollama、LMStudio和MLX-LM等应用也已支持Qwen3。

✨ 主要特性

思维模式切换

开启思维模式 (enable_thinking=True)

默认情况下，Qwen3开启了思维能力，类似于QwQ - 32B。这意味着模型将运用推理能力提升生成响应的质量。例如，在tokenizer.apply_chat_template中显式设置enable_thinking=True或使用默认值时，模型将进入思维模式。

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

在此模式下，模型将生成包裹在<think>...</think>块中的思考内容，随后是最终响应。

⚠️ 重要提示

思维模式下，建议使用Temperature=0.6、TopP=0.95、TopK=20和MinP=0（generation_config.json中的默认设置）。请勿使用贪心解码，否则可能导致性能下降和无限重复。更多详细指导，请参考最佳实践部分。

关闭思维模式 (enable_thinking=False)

提供了硬开关来严格禁用模型的思维行为，使其功能与之前的Qwen2.5 - Instruct模型一致。此模式在必须禁用思维以提高效率的场景中特别有用。

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

在此模式下，模型不会生成任何思考内容，也不会包含<think>...</think>块。

⚠️ 重要提示

非思维模式下，建议使用Temperature=0.7、TopP=0.8、TopK=20和MinP=0。更多详细指导，请参考最佳实践部分。

高级用法：通过用户输入切换思维模式

提供了软开关机制，允许用户在enable_thinking=True时动态控制模型的行为。具体而言，可在用户提示或系统消息中添加/think和/no_think来逐轮切换模型的思维模式。在多轮对话中，模型将遵循最新的指令。

以下是一个多轮对话的示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
class QwenChatbot:
    def __init__(self, model_name="zhiqing/Qwen3-4B-INT8"):
        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)
        # 更新历史记录
        self.history.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})
        return response
# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    chatbot = QwenChatbot()
    # 第一次输入（无/think或/no_think标签，默认开启思维模式）
    user_input_1 = "How many r's in strawberries?"
    print(f"User: {user_input_1}")
    response_1 = chatbot.generate_response(user_input_1)
    print(f"Bot: {response_1}")
    print("----------------------")
    # 第二次输入，包含/no_think
    user_input_2 = "Then, how many r's in blueberries? /no_think"
    print(f"User: {user_input_2}")
    response_2 = chatbot.generate_response(user_input_2)
    print(f"Bot: {response_2}") 
    print("----------------------")
    # 第三次输入，包含/think
    user_input_3 = "Really? /think"
    print(f"User: {user_input_3}")
    response_3 = chatbot.generate_response(user_input_3)
    print(f"Bot: {response_3}")

⚠️ 重要提示

为保证API兼容性，当enable_thinking=True时，无论用户是否使用/think或/no_think，模型都会输出包裹在<think>...</think>块中的内容。但如果禁用了思维，此块内的内容可能为空。 当enable_thinking=False时，软开关无效。无论用户输入任何/think或/no_think标签，模型都不会生成思考内容，也不会包含<think>...</think>块。

工具调用能力

Qwen3在工具调用能力方面表现出色。建议使用[Qwen - Agent](https://github.com/QwenLM/Qwen - Agent)充分发挥Qwen3的智能体能力。Qwen - Agent内部封装了工具调用模板和工具调用解析器，大大降低了编码复杂度。

以下是定义可用工具并使用模型的示例代码：

from qwen_agent.agents import Assistant
# 定义大语言模型
llm_cfg = {
    'model': 'Qwen3-4B',
    # 使用阿里云模型工作室提供的端点：
    # 'model_type': 'qwen_dashscope',
    # 'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    # 使用与OpenAI API兼容的自定义端点：
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base
    'api_key': 'EMPTY',
    # 其他参数：
    # 'generate_cfg': {
    #         # 添加：当响应内容为 `<think>this is the thought</think>this is the answer;
    #         # 不添加：当响应已通过reasoning_content和content分离。
    #         'thought_in_content': True,
    #     },
}
# 定义工具
tools = [
    {'mcpServers': {  # 可以指定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/ Introduce the latest developments of Qwen'}]
for responses in bot.run(messages=messages):
    pass
print(responses)

长文本处理能力

Qwen3原生支持最长32,768个标记的上下文长度。对于总长度（包括输入和输出）显著超过此限制的对话，建议使用RoPE缩放技术有效处理长文本。已使用YaRN方法验证了模型在最长131,072个标记的上下文长度上的性能。

YaRN目前得到了多个推理框架的支持，例如本地使用的transformers和llama.cpp，以及用于部署的vllm和sglang。一般来说，在支持的框架中启用YaRN有两种方法：

修改模型文件

在config.json文件中添加rope_scaling字段：

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

对于llama.cpp，修改后需要重新生成GGUF文件。

传递命令行参数

• vLLM：

  vllm serve ... --rope-scaling '{"type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}' --max-model-len 131072  
  

• sglang：

  python -m sglang.launch_server ... --json-model-override-args '{"rope_scaling":{"type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}}'
  

• llama.cpp的llama-server：

  llama-server ... --rope-scaling yarn --rope-scale 4 --yarn-orig-ctx 32768
  

⚠️ 重要提示

如果遇到以下警告

Unrecognized keys in `rope_scaling` for 'rope_type'='yarn': {'original_max_position_embeddings'}

请升级transformers>=4.51.0。

⚠️ 重要提示

所有知名的开源框架都实现了静态YaRN，这意味着缩放因子无论输入长度如何都保持不变，可能会影响较短文本的性能。 建议仅在需要处理长上下文时添加rope_scaling配置。 也建议根据需要修改factor。例如，如果应用程序的典型上下文长度为65,536个标记，最好将factor设置为2.0。

⚠️ 重要提示

config.json中的默认max_position_embeddings设置为40,960。此分配包括为输出预留32,768个标记和为典型提示预留8,192个标记，这对于大多数短文本处理场景来说已经足够。如果平均上下文长度不超过32,768个标记，不建议在此场景中启用YaRN，因为这可能会降低模型性能。

💡 使用建议

阿里云模型工作室提供的端点默认支持动态YaRN，无需额外配置。

📚 详细文档

最佳实践

为实现最佳性能，建议遵循以下设置：

1. 采样参数：
   • 思维模式 (enable_thinking=True)：使用Temperature = 0.6、TopP = 0.95、TopK = 20和MinP = 0。请勿使用贪心解码，否则可能导致性能下降和无限重复。
   • 非思维模式 (enable_thinking=False)：建议使用Temperature = 0.7、TopP = 0.8、TopK = 20和MinP = 0。
   • 对于支持的框架，可以在0到2之间调整presence_penalty参数以减少无限重复。但使用较高的值可能偶尔会导致语言混合和模型性能略有下降。
2. 足够的输出长度：大多数查询建议使用32,768个标记的输出长度。对于高度复杂问题的基准测试，如数学和编程竞赛中的问题，建议将最大输出长度设置为38,912个标记。这为模型提供了足够的空间来生成详细和全面的响应，从而提高其整体性能。
3. 标准化输出格式：基准测试时，建议使用提示来标准化模型输出。
   • 数学问题：在提示中包含“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内。”
   • 多项选择题：在提示中添加以下JSON结构以标准化响应：“请在answer字段中仅用选项字母显示您的选择，例如"answer": "C"。”
4. 历史记录中不包含思考内容：在多轮对话中，历史模型输出应仅包含最终输出部分，无需包含思考内容。这已在提供的Jinja2聊天模板中实现。但对于不直接使用Jinja2聊天模板的框架，需要开发者确保遵循此最佳实践。

引用

如果您觉得我们的工作有帮助，请随意引用：

@misc{qwen3,
    title  = {Qwen3},
    url    = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/},
    author = {Qwen Team},
    month  = {April},
    year   = {2025}
}

📄 许可证

本项目采用apache - 2.0许可证。