Qwen3-8B
8B级通用指令模型,兼顾文本与代码;长上下文需显式配置YaRN。
最后核实:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B特点与限制
主要特点
- 官方标注8.2B总参数、6.95B非嵌入参数
- 原生32K上下文
- 官方说明YaRN可扩展至128K
使用边界
- 精确总参数高于名称中的整数档位。
- 128K是YaRN扩展能力,需匹配运行时配置。
- 本站未复现评测或设备表现。
模型信息
- 家族与版本
- Qwen / 3
- 输入与输出
- 文本 → 文本
- 公开参数规模
- 8.2B(以以下来源口径为准)
- 激活 / 有效参数
- 未提供 / 未提供
- 参数口径
- 名称为8B档;官方卡精确总参数8.2B、非嵌入参数6.95B。 参数来源
- 原生上下文
- 32,768 tokens
- 扩展上下文
- 131,072 tokens;YaRN可扩展至131072 tokens;需推理框架配置RoPE scaling,不建议短上下文默认开启。
- 语言声明
- 多语言(官方称支持100余种语言与方言);语言支持不代表对应语言的评测水平。
- 权重许可
- Apache-2.0
- 代码许可
- 未核实
- 训练资料
- 模型卡和技术报告提供训练与后训练概述,未提供完整可复核的逐样本训练集清单。
能力依据
模型变体:指令版;家族与版本:Qwen / 3
文本生成 官方与第三方交叉核实
MMLU-Redux87.5%官方报告 · en · 思考开启MMLU-Redux79.5%官方报告 · en · 思考关闭GPQA Diamond62%官方报告 · en · 思考开启查看评估与来源收起补充信息 · 共 6 项成绩
文本生成 官方与第三方交叉核实
官方表格分别报告Thinking与Non-thinking模式的MMLU-Redux(87.5% / 79.5%)和GPQA Diamond(62% / 39.3%);推理模式与知识问答成绩相关,单项考试不能代表中文写作或日常对话。Epoch AI另对精确型号做了GPQA Diamond内部评测;其导出标签和分数可核验,但思考设置与部署配置没有完整披露,不能据此宣布严格同条件复现。
- 同一技术报告分别列出明确尺寸的思考与非思考结果。
- 有Epoch AI独立GPQA评测记录,可作为外部参照。
- 两种模式数值不同,使用时应按提示模板与推理预算选择。
- 报告没有披露足够完整的每项生成配置,本站未复现。
- 英文基准不能直接代表中文长文写作。
MMLU-Redux · 87.5%官方报告 · Qwen Team
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3-8B / 未提供
- 思考模式
- 启用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MMLU-Redux / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 未单独标注基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Qwen3技术报告 Table 17,精确型号 Qwen3-8B,Thinking 模式。 报告未完整给出该行的模型revision、提示模板、采样与输出预算。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://arxiv.org/html/2505.09388v1
- 来源使用说明
- 引用来源;许可:未提供;少量引用Qwen技术报告中的评测事实;评测结果及报告采用何种许可未由模型权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
MMLU-Redux · 79.5%官方报告 · Qwen Team
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3-8B / 未提供
- 思考模式
- 关闭
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MMLU-Redux / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 未单独标注基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Qwen3技术报告 Table 18,精确型号 Qwen3-8B,Non-thinking 模式。 报告未完整给出该行的模型revision、提示模板、采样与输出预算。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://arxiv.org/html/2505.09388v1
- 来源使用说明
- 引用来源;许可:未提供;少量引用Qwen技术报告中的评测事实;评测结果及报告采用何种许可未由模型权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
GPQA Diamond · 62%官方报告 · Qwen Team
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3-8B / 未提供
- 思考模式
- 启用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- GPQA Diamond / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 未单独标注基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Qwen3技术报告 Table 17,精确型号 Qwen3-8B,Thinking 模式。 报告未完整给出该行的模型revision、提示模板、采样与输出预算。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://arxiv.org/html/2505.09388v1
- 来源使用说明
- 引用来源;许可:未提供;少量引用Qwen技术报告中的评测事实;评测结果及报告采用何种许可未由模型权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
GPQA Diamond · 39.3%官方报告 · Qwen Team
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3-8B / 未提供
- 思考模式
- 关闭
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- GPQA Diamond / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 未单独标注基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Qwen3技术报告 Table 18,精确型号 Qwen3-8B,Non-thinking 模式。 报告未完整给出该行的模型revision、提示模板、采样与输出预算。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://arxiv.org/html/2505.09388v1
- 来源使用说明
- 引用来源;许可:未提供;少量引用Qwen技术报告中的评测事实;评测结果及报告采用何种许可未由模型权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
GPQA Diamond · 56.76%第三方评测 · Epoch AI
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- qwen3-8b / 未提供
- 思考模式
- 未知
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- GPQA Diamond / 未提供
- 基准 / 报告版本
- Epoch AI internal run, 2026-08
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Epoch AI gpqa_diamond.csv 原始model_version=qwen3-8b,mean_score=0.5675505050505051,stderr=0.029327713464985333;折算显示为 56.76% ± 2.93 个百分点(标准误)。该来源未在导出元数据中明确模型思考模式、部署运行时和完整提示参数;见原始运行记录。
- 评测日期 / 核实日期
- 2026-08-27 / 2026-10-02
- 来源
- https://logs.epoch.ai/inspect-viewer/36231d6d/viewer.html?log_file=https%3A%2F%2Flogs.epoch.ai%2Finspect_ai_logs%2FjRiWmBxtBAyiXiRBRMY8wX.eval
- 来源使用说明
- 开放数据;许可:CC BY 4.0;Epoch AI基准数据页说明数据可按CC BY 4.0署名后使用和再分发;本条保留Epoch AI署名及运行记录链接。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
GPQA Diamond · 47.47%第三方评测 · Epoch AI
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- qwen3-8b_none / 未提供
- 思考模式
- 未知
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- GPQA Diamond / 未提供
- 基准 / 报告版本
- Epoch AI internal run, 2026-08
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Epoch AI gpqa_diamond.csv 原始model_version=qwen3-8b_none,mean_score=0.47474747474747475,stderr=0.02623286175358367;折算显示为 47.47% ± 2.62 个百分点(标准误)。该来源未在导出元数据中明确模型思考模式、部署运行时和完整提示参数;见原始运行记录。
- 评测日期 / 核实日期
- 2026-08-27 / 2026-10-02
- 来源
- https://logs.epoch.ai/inspect-viewer/36231d6d/viewer.html?log_file=https%3A%2F%2Flogs.epoch.ai%2Finspect_ai_logs%2FLcttjHHzTyAW6MqNE29xiK.eval
- 来源使用说明
- 开放数据;许可:CC BY 4.0;Epoch AI基准数据页说明数据可按CC BY 4.0署名后使用和再分发;本条保留Epoch AI署名及运行记录链接。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
代码 仅官方依据
LiveCodeBench v557.5%官方报告 · code · 思考开启LiveCodeBench v522.8%官方报告 · code · 思考关闭查看评估与来源收起补充信息
代码 仅官方依据
官方Qwen3技术报告给出LiveCodeBench v5 Thinking 57.5% 与 Non-thinking 22.8%;结果随推理模式明显变化,不能直接当成项目级代码修改成功率。
- 官方报告覆盖竞赛式代码生成,且明确区分思考模式。
- LiveCodeBench只覆盖算法题,不等价于仓库级工程任务。
- v4与v5题目窗口和评测实现不同,不能按数值直接比较。
- 提示、运行时和输出长度并未全部披露,本站未执行代码验证。
LiveCodeBench v5 · 57.5%官方报告 · Qwen Team
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3-8B / 未提供
- 思考模式
- 启用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- LiveCodeBench v5 / 未提供
- 基准 / 报告版本
- v5(题目期 2024.10–2025.02)
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Qwen3技术报告 Table 17,精确型号 Qwen3-8B,Thinking 模式。技术报告说明LiveCodeBench v5采用 2024.10–2025.02 题目;该记录的提示、采样和输出上限未完整披露。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://arxiv.org/html/2505.09388v1
- 来源使用说明
- 引用来源;许可:未提供;少量引用Qwen技术报告中的评测事实;评测结果及报告采用何种许可未由模型权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
LiveCodeBench v5 · 22.8%官方报告 · Qwen Team
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3-8B / 未提供
- 思考模式
- 关闭
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- LiveCodeBench v5 / 未提供
- 基准 / 报告版本
- v5(题目期 2024.10–2025.02)
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供;Qwen3技术报告 Table 18,精确型号 Qwen3-8B,Non-thinking 模式。技术报告说明LiveCodeBench v5采用 2024.10–2025.02 题目;该记录的提示、采样和输出上限未完整披露。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://arxiv.org/html/2505.09388v1
- 来源使用说明
- 引用来源;许可:未提供;少量引用Qwen技术报告中的评测事实;评测结果及报告采用何种许可未由模型权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比:来源没有披露可复现比较所需的模型revision、运行时或完整提示与生成配置;保留原始来源上下文,不与其他记录排名。
运行条件与获取
Transformers
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持;本站尚未进行推理验证。
硬件:未核实。本站未实测;内存、显存和速度取决于精度、输入、运行时与硬件,不从参数量或文件体积推算资源保证。
内存:未核实;显存:未核实。
依赖:transformers(最新版)、torch。
STEP 01 准备运行环境
安装当前兼容的 PyTorch 与 Transformers;按目标设备选择 PyTorch 配置。
python -m pip install -U transformers torchSTEP 02 加载模型
从官方卡加载 Qwen/Qwen3-8B;仅在需要长上下文时按卡片配置YaRN。