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近日，西安公路研究院人工智能團(tuán)隊完成Qwen3模型的本地部署和模型評估，并將其全面接入經(jīng)緯交通大模型，為AI+交通注入新動力。

接入Qwen3模型的核心優(yōu)勢

Qwen3的核心優(yōu)勢體現(xiàn)在?創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計?、?性能效率突破?和?開源生態(tài)覆蓋等三個方面——其首創(chuàng)的混合推理架構(gòu)整合“快思考（毫秒級響應(yīng)簡單任務(wù)）”與“慢思考（多步推理鏈處理復(fù)雜任務(wù)）”，通過動態(tài)算力分配實現(xiàn)效率與深度的平衡?；贛oE架構(gòu)的旗艦?zāi)Ｐ蚎wen3-235B-A22B效能為傳統(tǒng)密集模型的10倍，部署成本降低65%～75%。訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)36萬億Token（前代兩倍），支持119種語言，強(qiáng)化小語種應(yīng)用。性能上，Qwen3在數(shù)學(xué)推理（AIME25得分81.5）代碼生成（LiveCodeBench超70分）等基準(zhǔn)超越DeepSeek R1，同時憑全系列開源矩陣（覆蓋0.6B至235B參數(shù)）和寬松協(xié)議成為全球最大開源生態(tài)，衍生模型超10萬。

接入Qwen3模型的全新體驗

以智能問答功能為例，通過接入Qwen3-32B模型，系統(tǒng)可更精準(zhǔn)識別用戶問題意圖，輸出專業(yè)度更高、信息密度更強(qiáng)的解答內(nèi)容，顯著縮短知識檢索路徑。通過將Qwen3-32B大模型集成至經(jīng)緯AI知識庫系統(tǒng)，其混合推理架構(gòu)可智能解析用戶問題意圖，能夠更精準(zhǔn)地匹配到來源文檔，檢索準(zhǔn)確率有效提升。

目前，西公院人工智能團(tuán)隊已本地部署DeepSeek-R1、DeepSeek-V3及Qwen3?等模型。西公院將繼續(xù)以“建管養(yǎng)運(yùn)服”全鏈條核心場景為基點，通過數(shù)據(jù)中心建設(shè)與人工智能技術(shù)助力集團(tuán)打通數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化的“最后一公里”，筑牢數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能底座。