关键要点Qwen3 系列包括用于复杂编码和一般推理的模型选项，而 DeepSeek-V3.1 在数学、编码和代理任务方面表现出卓越的性能。与专有模型不同，开放权重模型为开发人员提供了模型权重的透明度，从而为客户提供了更多的定制机会。该公告扩展了 Amazon Bedrock 中现有的完全托管开放权重模型的广泛选择，包括来自 Meta、Mistral AI 和最近的 OpenAI 的模型。亚马逊云科技正在扩展 Amazon Bedrock 中已经广泛的完全托管、行业领先的模型阵容，增加了阿里巴巴的开放权重 Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 模型，这些模型现已在全球推出。这些模型的添加增强了 Meta、Mistral AI 和 OpenAI 等提供商在 Amazon Bedrock 中现有的开放权重模型选择。这一消息进一步强调了 AWS 致力于为客户提供广泛的尖端人工智能技术选择，以便他们可以为其用例选择最佳模型，同时受益于 AWS 的安全性、隐私性和可靠性。通过在 Amazon Bedrock 中使用这些模型，客户可以受益于企业级安全性，包括数据加密和严格的访问控制，从而帮助客户维护数据隐私和法规遵从性。客户保留对其数据的完全控制权，这意味着 AWS 不会与模型提供商共享其模型输入和输出数据，也不会用于改进基础模型。此外，客户还可以设置 Amazon Bedrock Guardrails 等保护措施，这些保护措施是 AWS 推荐的，用于检测和防止幻觉。认识 Project Rainier，这是亚马逊独一无二的机器，开创了下一代人工智能我们的新人工智能“计算集群”将连接美国各地数十万个 Trainium2 芯片。为什么你应该关心AWS 认为，让客户访问各种专有和开放权重的人工智能模型对于释放全球客户利用生成式人工智能进行创新的自由至关重要。开放式重量模型使开发人员能够更好地了解他们的“配方”，有助于增强客户定制它们的能力并促进创新，并对性价比产生积极影响。在 Qwen3 系列中，AWS 客户现在可以使用四种新的开放重量模型。这些模型可以规划多步骤工作流，与工具和 API 集成，并在单个任务中处理长上下文窗口，并且这两个通用模型同时提供“思考”和“非思考”推理模式。Qwen3 模型支持多语言，中英文表现尤为出色，可实现无缝的跨文化业务运营和内容生成。Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct 和 Qwen3-Coder-30B-A3B 针对复杂的软件工程场景进行了优化，包括代码生成和理解以及高级代理任务。它们都能够用多种编程语言编写代码，并自主使用其他数字工具（即外部工具和应用程序）。Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 专为通用推理而设计，平衡能力与效率，并在编码、数学和通用推理任务中提供有竞争力的性能。像这样的“专家混合”（MoE） 模型仅针对每个请求激活部分参数，这意味着它们仅将部分知识用于特定任务或问题，从而实现高性能和效率。Qwen3-32B（密集）适用于计算资源有限的计算任务和应用，或者需要一致且可预测性能的场景。“密集”模型通常较小，设计为让所有部分始终协同工作，这与 MoE 模型不同，MoE 模型更像是专业部门，仅在需要其特定专业知识时才激活。最新的 DeepSeek 模型 DeepSeek-V3.1 提供混合推理功能，平衡快速响应与深入、透明的思维。客户可以在仔细逐步解决问题的“思维模式”或针对更直接问题的“快速响应模式”之间切换，并了解模型的决策过程。这种高度复杂的模型可与当今一些最先进的人工智能系统相媲美，但其 MoE 架构意味着客户可以从其性能中受益，同时优化计算成本。DeepSeek-V3.1 支持多语言，特别擅长软件开发、数学推理和数据分析，在编码和技术挑战中提供卓越的性能。它还非常适合代理问题解决任务，例如构建 AI 代理和流程自动化。手掌中的城市：探索亚马逊云科技芯片的复杂世界游览计算 24/7 全天候运行、数据以光速通勤的微型大都市。直接来自源头，开放模型的 AWS 服务团队负责人Amazon Bedrock 总监 Luis Wang 表示，“开放权重模型代表了 AI 创新的重要前沿，这就是为什么我们投资使 AWS 成为安全、大规模和经济高效地运行它们的最佳场所。我们认为不会有一种模型是适用于每个用例的最佳模型......许多客户喜欢使用开放式模型，开放式模型的好处之一是您可以更灵活地使用它。认识人工智能：Qwen3 系列如果 Qwen3 模型是人，那么 Qwen3-Coder 模型将是您注重细节的朋友，他们可以遵循复杂的家具组装说明而不会感到沮丧，将一堆杂乱的零件变成一个完美构建的书柜，同时清楚地解释每个步骤。更通用的 Qwen3 型号就像一个令人印象深刻的多语言家庭。他们能流利地说数十种语言，并分享不同主题的百科全书式知识，从解释科学概念到撰写创意故事。他们几乎可以就任何事情进行深思熟虑的对话，记住您之前聊天中的每一个细节，无论它们是多久前的事。认识人工智能：DeepSeek-V3.1如果 DeepSeek-V3.1 是一个人，那么它就是你解决问题的朋友，他会通过逻辑推理系统地分解挑战，同时根据你问题的复杂性调整他们的方法。处理数字Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型一次最多可以处理 262K 个令牌。这相当于一次对话中大约 200,000 字或大约两部长篇小说。DeepSeek-V3.1包含6850亿个参数。参数是模型的“知识连接”，即在训练期间调整的内部数值设置，以帮助其从数据中学习并做出预测。DeepSeek-V3.1 仅对每个任务使用其相关部分的知识，使其运行更具成本效益，同时仍提供强大的性能。根据 Artificial Analysis 的数据，DeepSeek-V3.1 比其前代产品有了显着改进，最显着的是推理和代理技能。像实时加密货币市场数据来源 CoinMarketCap 这样的客户正在受益于 Amazon Bedrock 中的 DeepSeek 模型，并一直在使用 DeepSeek-R1 将来自该网站的大量加密数据转化为用户的见解。更大的故事开放权重模型代表了透明和灵活的人工智能的重大进步。您可以将它们想象为类似于汤底，虽然现有的口味通常按原样美味，但厨师可以在食谱的基础上添加其他成分，以增加最终汤的深度和复杂性。同样，客户可以查看食谱，根据自己的口味进行调整，甚至可以在此基础上进行自己的创新。因此，开放权重模型正在通过几个重要方式帮助重塑生成式人工智能的未来：它们通过使客户能够在现有工作的基础上进行构建而不是从头开始来促进创新。对人工智能所学知识的理解增加有助于提高客户的透明度。当在 Amazon Bedrock 中作为完全托管的模型交付时，无需专门的技术团队即可访问它们。可帮助您使用生成式 AI 的免费和低成本 AWS 课程指南超过 135 个 AWS 培训，适用于各种经验水平的所有人。即将发生的事情AWS 认为，让客户访问多样化的 AI 模型对于释放生成式 AI 的全部潜力至关重要。例如，不久前，我们将 OpenAI 的开放权重模型引入 Amazon Bedrock，今天我们正在通过 AWS 区域将这些模型的可用性扩展到每个大洲，涵盖美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、亚太地区（东京）、亚太地区（孟买）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（伦敦）、欧洲（米兰）、欧洲（斯德哥尔摩）和南美洲（圣保罗）。随着我们通过 Amazon Bedrock 等服务提供更多这些强大的开放权重模型，没有专业 AI 专业知识的组织可以实施以前只有拥有大量技术资源和基础设施的组织才能使用的解决方案。这反过来又可以加速医疗保健、金融服务、制造和无数其他行业的创新，实现更复杂的自动化工作流程、科学研究协助、复杂的数学分析和业务流程优化。深入了解访问 AWS 新闻博客，了解有关 Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 模型的更多信息。
