- vừa được xem lúc

Qwen 3 Cập Nhật: Thách Thức Mới Cho DeepSeek và Kimi

0 0 1

Người đăng: James Miller

Theo Viblo Asia

Thế giới AI đang thay đổi từng ngày. Mới đây, Alibaba đã tung ra bản cập nhật lớn cho mô hình ngôn ngữ Qwen 3, tạo ra một cuộc cạnh tranh mới với các mô hình hàng đầu như DeepSeek và Kimi.

image.png

Qwen 3 mới có gì nổi bật?

Bản cập nhật này mang đến nhiều cải tiến đáng kể, giúp Qwen 3 trở nên mạnh mẽ hơn:

  • Thông minh hơn: Mô hình có khả năng suy luận logic, hiểu các chỉ thị phức tạp và trả lời câu hỏi trong nhiều lĩnh vực chuyên sâu tốt hơn.
  • Xử lý văn bản dài hiệu quả: Qwen 3 giờ đây có thể xử lý các tài liệu dài với ngữ cảnh lên đến 256K, rất hữu ích cho việc tóm tắt và phân tích báo cáo.
  • Viết code chính xác hơn: Khả năng tạo mã nguồn Python và Go đã được cải thiện, với tỷ lệ lỗi thấp hơn.
  • Nhẹ và nhanh hơn: Nhờ kỹ thuật nén mô hình FP8, Qwen 3 yêu cầu ít tài nguyên phần cứng hơn, giúp việc triển khai tại máy local trở nên dễ dàng.

Ngoài ra, Qwen 3 còn có thể hoạt động như một 'Agent' thông minh, tự động sử dụng các công cụ bên ngoài (như API) để hoàn thành các tác vụ phức tạp.

Cách trải nghiệm Qwen 3 đơn giản nhất

Việc cài đặt các mô hình AI lớn thường rất phức tạp. Tuy nhiên, bạn có thể trải nghiệm Qwen 3 một cách dễ dàng bằng cách sử dụng ServBay + Ollama.

  1. Cài đặt ServBay: Tải về từ trang chủ servbay.com.
  2. Cài đặt Ollama: Trong ServBay, vào mục "Packages", tìm và cài đặt Ollama.
  3. Cài đặt Qwen 3: Vào mục "AI", tìm qwen3 và nhấn cài đặt.

image.png image.png

Với ServBay, bạn không cần phải lo lắng về các bước cấu hình phức tạp. Mọi thứ đều được tự động hóa.

Kết luận

Tóm lại, Qwen 3 là một bản cập nhật lớn, rất đáng để các lập trình viên và người yêu công nghệ AI tại Việt Nam dùng thử. Nó mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn và giờ đây lại rất dễ tiếp cận.

Nếu bạn muốn tự mình trải nghiệm sức mạnh của Qwen 3 ngay lập tức, sử dụng ServBay để cài đặt là phương pháp nhanh chóng và hiệu quả nhất.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Lightweight Fine-Tuning: Một hướng đi cho những người làm AI trong kỉ nguyên của các Super Large Models (Phần 1)

Note: Tiêu đề và nội dung của bài viết này được lấy cảm hứng từ bài viết của sếp mình: "Hướng đi nào cho những người làm AI trong kỉ nguyên của các Super Large Models?". Recommend các bạn nên đọc để t

0 0 40

- vừa được xem lúc

[Từ Transformer Đến Language Model] Bài 2: Kiến trúc và phương pháp Generative-Pretraining của GPT model

Tiếp nối series kiến thức nền tảng của large language model. Ở Bài 1: Bắt đầu với kiến trúc mô hình - Transformer, mình đã giới thiệu với các bạn về kiến trúc khởi nguồn của large language model - tra

0 0 36

- vừa được xem lúc

Hướng dẫn xây dựng một trang web InterviewGPT ứng dụng chatgpt cho các bạn sinh viên thực hành phỏng vấn

Giới thiệu về InterviewGPT. InterviewGPT là một ứng dụng web được phát triển nhằm cung cấp một trải nghiệm tương tác và trợ giúp trong quá trình phỏng vấn việc làm.

0 0 32

- vừa được xem lúc

Lightweight Fine-Tuning: Một hướng đi cho những người làm AI trong kỉ nguyên của các Super Large Models (Phần 2)

Note: Tiêu đề và nội dung của bài viết này được lấy cảm hứng từ bài viết của sếp mình: "Hướng đi nào cho những người làm AI trong kỉ nguyên của các Super Large Models?". Recommend các bạn nên đọc để t

0 0 37

- vừa được xem lúc

Fine-tuning một cách hiệu quả và thân thiện với phần cứng: Adapters và LoRA

Fine-tuning là gì. Parameter-efficient Fine-tuning (PEFT) với Adapters.

0 0 43

- vừa được xem lúc

Tất tần tật về LLaMA-2 - liệu có đủ làm nên một cuộc cách mạng mới

Lời giới thiệu. Xin chào tất cả các bạn, đã lâu lắm rồi kể từ sau bài viết về Trải lòng sau khi đọc GPT-4 Technical Report của OpenAI - các bác nên đổi tên công ty đi mình không có viết bài về LLM nữa

0 0 35