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Amazon Bedrock 中的 Qwen 模型简介
Qwen3 的高级开放权重基础模型现已作为完全托管的无服务器产品在 Amazon Bedrock 中推出，使您能够构建具有代理功能和高级推理功能的复杂人工智能应用程序。该综合套件包括专门的编码、通用推理和高效计算模型，所有这些模型均可通过 Amazon Bedrock 的统一 API 进行访问。通过将专家混合（MoE）和密集架构相结合，这些模型为不同的开发需求提供了灵活的选择。借助 Amazon Bedrock 中的 Qwen3 模型，您可以利用复杂软件工程、自主工具使用和高级推理任务中的强大功能，同时受益于 AWS 的企业级安全、自动扩缩和经济实惠的基础设施管理。
优势
通过模型上下文协议（MCP）支持，使用复杂的模型，这些模型在多步骤工作流程规划、工具集成和长会话中维护上下文方面表现出色。
在复杂问题的分步推理模式和较简单任务的快速响应模式之间切换，从而在性能和成本效率之间实现最佳平衡。
从 MoE 和密集架构中进行选择，参数范围从 32B 到 480B，使您可以针对特定使用案例优化性能和效率。
利用扩展的上下文窗口和高级软件工程功能，处理存储库规模的代码分析和生成。
使用 MoE 架构优化计算资源，该架构仅激活每个请求所需的参数，同时保留通过密集模型实现一致性能的选项。
使用案例
借助 Qwen-Coder 对主要编程语言的全面代码理解，加快开发工作流程，在代码生成、调试和存储库规模分析方面表现出色，并具有扩展的上下文处理功能。
利用 Qwen 的原生多语言功能构建全球人工智能解决方案，在英语、中文和其他亚洲语言方面表现尤为出色，从而实现无缝的跨文化业务运营和内容生成。
利用 Qwen 在很长的序列中保持连贯性和准确性的功能，在大型上下文窗口内处理和分析大量技术文档、法律合同和研究论文，从而实现全面的文档理解。
使用 Qwen 的高效架构以更低的计算成本部署企业级人工智能功能，该架构可提供有竞争力的性能，同时需要更少的资源，非常适合注重预算的部署。
利用 Qwen 的数学功能解决复杂的问题，进行财务建模、科学研究和定量分析，在这些方面，精确的推理和计算精度至关重要。