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亚马逊云科技全球上架Qwen3与DeepSeek-V3.1模型,更多细节披露

亚马逊云科技全球上架 Qwen3 与 DeepSeek-V3.1 模型,更多细节披露

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亚马逊云科技全球上架 Qwen3 与 DeepSeek-V3.1 模型,更多细节披露

来自 金桂财经
2025 年 9 月 19 日
在 科技
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【文章来源:techweb】

【TechWeb】9 月 19 日消息,今日,亚马逊云科技正式宣布,在 Amazon Bedrock 上新增 Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 开放权重模型,进一步扩展 Amazon Bedrock 上完全托管的行业领先模型阵容,这些模型现已在全球范围内正式可用。

这是继今年年初,Amazon Bedrock 上架 DeepSeek-R1 开放权重模型后,再次上架中国技术团队推出的大模型,也是 Qwen 系列模型首次上架该平台。

随着上架,借助亚马逊云科技服务,Qwen3 与 DeepSeek-V3.1 的影响力将扩展至亚马逊云科技数百万客户。

目前,Amazon Bedrock 上其他开放权重模型还包括来自 Meta、Mistral AI 的模型,以及 8 月 OpenAI 刚刚发布的 2 款模型。

亚马逊云科技 Amazon Bedrock 总监 Luis Wang 表示:「开放权重模型代表着 AI 创新的重要前沿,这也是为什么我们不断投入使亚马逊云科技成为安全、规模化且具有成本效益地运行这些模型的最佳平台。我们认为没有一个模型能适合所有使用场景…很多客户喜欢使用开源模型,而开源模型的一大优势在于它能为用户提供更大的灵活性去探索和使用。」

与此同时,亚马逊云科技中国技术团队也向 TechWeb 披露了更多这些开放权重大模型使用细节。

一次性上架 5 款开放权重模型

此次上架 Amazon Bedrock 的共有五款开放权重模型,其中 Qwen3 系列有四款,DeepSeek-V3.1 一款:

* Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct 和 Qwen3-Coder-30B-A3B 针对复杂的软件工程场景进行优化,包括代码生成和理解以及高级 Agentic 任务。这些模型不仅支持多种编程语言的代码编写,还能自主调用各类数字工具 (如外部工具和应用程序)。

* Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507 专为通用推理设计,在性能与效率间实现平衡,在代码、数学和通用推理等任务中都表现出色。」 混合专家」(MoE) 模型在处理每个请求时只激活部分参数,这意味着针对特定任务或问题,他们只调用相关知识,从而实现高性能和高效率。

*  Qwen3-32B(Dense) 适用于在计算资源有限情况下的计算任务和应用程序,或者需要稳定、可预测性能的场景。与 MoE 模型类似专家团队只在需要时才激活他们的特定专业知识不同,」Dense」 模型通常规模更小,所有组件始终协同工作。

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型可即刻处理高达 262K token 的上下文长度。在单次对话中,相当于约 20 万个字符或两部完整的长篇小说的内容量。

DeepSeek-V3.1 拥有 6850 亿参数。参数可以理解为模型的」 知识连接点」,是训练过程中不断调整的内部数值设置,帮助模型从数据中学习并做出预测。DeepSeek-V3.1 每次任务只调用相关知识部分,在保持强大性能的同时优化了运行成本。DeepSeek-V3.1 相比前代实现了显著提升,尤其是推理能力和 Agentic 技能方面。

DeepSeek-V3.1 支持多语言处理,在软件开发、数学推理和数据分析等领域表现出色,能够高效解决各类编程和技术挑战。同时,该模型特别适合构建如 AI Agents 和流程自动化等 Agentic 问题解决任务。

目前,亚马逊云科技客户现可使用上述系列开放权重模型。这些模型具备多步骤工作流规划的能力,可与工具和 API 集成,并能在单个任务中处理长上下文窗口,其中两个通用模型还提供」 思考」 和」 非思考」 推理模式。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示:「这次发布 Qwen3 和 DeepSeek V3.1 进一步丰富了 Amazon Bedrock 上的模型选择,更好服务全球客户。」

集成 Amazon Bedrock 企业级功能,降低使用门槛

Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 模型是由中国阿里巴巴和 DeepSeek 团队推出的 「开源」 模型。与专有 (商业) 模型不同,开放权重模型让开发者能够深入了解模型权重,从而可以根据用户需求进行定制化。

亚马逊云科技大中华区产品部技术总监王晓野向 TechWeb 表示:「一些客户更喜欢开放权重模型,因为它们在透明度和可定制性上更有优势。比如 MoE 架构下,客户可以看到激活的专家参数,从而推算出算力和成本,这种透明性对部分客户很重要。另外,客户还可以基于开放权重模型,利用自身数据进行二次训练和定制,获得更大的灵活性。」

通过在 Amazon Bedrock 上使用这些模型,客户可以获得企业级的安全保障,包括数据加密和严格的访问控制,帮助客户保持数据隐私和满足合规要求。客户对其数据拥有完全控制权,这意味着亚马逊云科技不会与模型提供商共享客户的模型输入和输出数据,这些数据也不会用于基础模型的改进。

此外,客户还可以设置安全保障措施,如亚马逊云科技推荐的 Amazon Bedrock Guardrails 来检测和防止模型幻觉。

事实上,除了 Amazon Bedrock 本身托管的模型之外,亚马逊云科技还通过 「亚马逊云科技 Marketplace」 这一平台提供了更丰富的开放权重模型。

王晓野介绍道:「亚马逊云科技 Marketplace 上的这些模型和 Amazon Bedrock 的 Serverless 模式有区别,它们并没有集成 Amazon Bedrock 上的企业级功能,比如 agent 相关的能力、Amazon Bedrock Guardrails、模型评估 (Model Evaluation) 等。」

这次发布的 Qwen3 和 DeepSeek V3.1,都完整集成了 Amazon Bedrock 上的企业级功能,因此能够真正让客户在生产环境中使用。这正是 Amazon Bedrock 与单纯提供模型下载或调用的差别所在。Amazon Bedrock 并不仅仅是提供模型 API,它更是一个让客户把模型真正用到生产环境的平台。

截至目前,通过与 AI 公司合作,Amazon Bedrock 提供超过一百个基础模型。Amazon Bedrock 不仅提供开源权重模型,也提供专业 (商业) 模型,比如 Amazon Nova,还有像 Anthropic Claude 这样的闭源模型。

「没有一款模型能够适用于所有场景,客户一定会根据需求来选择最合适的模型。亚马逊云科技始终相信为客户提供丰富多样的专有和开放权重 AI 模型选择,对释放客户使用生成式 AI 进行创新至关重要」,陈晓建强调,未来,亚马逊云科技也会不断扩展 Amazon Bedrock 模型阵容,为更多客户就近提供服务。
 

【文章来源:techweb】

【TechWeb】9 月 19 日消息,今日,亚马逊云科技正式宣布,在 Amazon Bedrock 上新增 Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 开放权重模型,进一步扩展 Amazon Bedrock 上完全托管的行业领先模型阵容,这些模型现已在全球范围内正式可用。

这是继今年年初,Amazon Bedrock 上架 DeepSeek-R1 开放权重模型后,再次上架中国技术团队推出的大模型,也是 Qwen 系列模型首次上架该平台。

随着上架,借助亚马逊云科技服务,Qwen3 与 DeepSeek-V3.1 的影响力将扩展至亚马逊云科技数百万客户。

目前,Amazon Bedrock 上其他开放权重模型还包括来自 Meta、Mistral AI 的模型,以及 8 月 OpenAI 刚刚发布的 2 款模型。

亚马逊云科技 Amazon Bedrock 总监 Luis Wang 表示:「开放权重模型代表着 AI 创新的重要前沿,这也是为什么我们不断投入使亚马逊云科技成为安全、规模化且具有成本效益地运行这些模型的最佳平台。我们认为没有一个模型能适合所有使用场景…很多客户喜欢使用开源模型,而开源模型的一大优势在于它能为用户提供更大的灵活性去探索和使用。」

与此同时,亚马逊云科技中国技术团队也向 TechWeb 披露了更多这些开放权重大模型使用细节。

一次性上架 5 款开放权重模型

此次上架 Amazon Bedrock 的共有五款开放权重模型,其中 Qwen3 系列有四款,DeepSeek-V3.1 一款:

* Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct 和 Qwen3-Coder-30B-A3B 针对复杂的软件工程场景进行优化,包括代码生成和理解以及高级 Agentic 任务。这些模型不仅支持多种编程语言的代码编写,还能自主调用各类数字工具 (如外部工具和应用程序)。

* Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507 专为通用推理设计,在性能与效率间实现平衡,在代码、数学和通用推理等任务中都表现出色。」 混合专家」(MoE) 模型在处理每个请求时只激活部分参数,这意味着针对特定任务或问题,他们只调用相关知识,从而实现高性能和高效率。

*  Qwen3-32B(Dense) 适用于在计算资源有限情况下的计算任务和应用程序,或者需要稳定、可预测性能的场景。与 MoE 模型类似专家团队只在需要时才激活他们的特定专业知识不同,」Dense」 模型通常规模更小,所有组件始终协同工作。

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型可即刻处理高达 262K token 的上下文长度。在单次对话中,相当于约 20 万个字符或两部完整的长篇小说的内容量。

DeepSeek-V3.1 拥有 6850 亿参数。参数可以理解为模型的」 知识连接点」,是训练过程中不断调整的内部数值设置,帮助模型从数据中学习并做出预测。DeepSeek-V3.1 每次任务只调用相关知识部分,在保持强大性能的同时优化了运行成本。DeepSeek-V3.1 相比前代实现了显著提升,尤其是推理能力和 Agentic 技能方面。

DeepSeek-V3.1 支持多语言处理,在软件开发、数学推理和数据分析等领域表现出色,能够高效解决各类编程和技术挑战。同时,该模型特别适合构建如 AI Agents 和流程自动化等 Agentic 问题解决任务。

目前,亚马逊云科技客户现可使用上述系列开放权重模型。这些模型具备多步骤工作流规划的能力,可与工具和 API 集成,并能在单个任务中处理长上下文窗口,其中两个通用模型还提供」 思考」 和」 非思考」 推理模式。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示:「这次发布 Qwen3 和 DeepSeek V3.1 进一步丰富了 Amazon Bedrock 上的模型选择,更好服务全球客户。」

集成 Amazon Bedrock 企业级功能,降低使用门槛

Qwen3 和 DeepSeek-V3.1 模型是由中国阿里巴巴和 DeepSeek 团队推出的 「开源」 模型。与专有 (商业) 模型不同,开放权重模型让开发者能够深入了解模型权重,从而可以根据用户需求进行定制化。

亚马逊云科技大中华区产品部技术总监王晓野向 TechWeb 表示:「一些客户更喜欢开放权重模型,因为它们在透明度和可定制性上更有优势。比如 MoE 架构下,客户可以看到激活的专家参数,从而推算出算力和成本,这种透明性对部分客户很重要。另外,客户还可以基于开放权重模型,利用自身数据进行二次训练和定制,获得更大的灵活性。」

通过在 Amazon Bedrock 上使用这些模型,客户可以获得企业级的安全保障,包括数据加密和严格的访问控制,帮助客户保持数据隐私和满足合规要求。客户对其数据拥有完全控制权,这意味着亚马逊云科技不会与模型提供商共享客户的模型输入和输出数据,这些数据也不会用于基础模型的改进。

此外,客户还可以设置安全保障措施,如亚马逊云科技推荐的 Amazon Bedrock Guardrails 来检测和防止模型幻觉。

事实上,除了 Amazon Bedrock 本身托管的模型之外,亚马逊云科技还通过 「亚马逊云科技 Marketplace」 这一平台提供了更丰富的开放权重模型。

王晓野介绍道:「亚马逊云科技 Marketplace 上的这些模型和 Amazon Bedrock 的 Serverless 模式有区别,它们并没有集成 Amazon Bedrock 上的企业级功能,比如 agent 相关的能力、Amazon Bedrock Guardrails、模型评估 (Model Evaluation) 等。」

这次发布的 Qwen3 和 DeepSeek V3.1,都完整集成了 Amazon Bedrock 上的企业级功能,因此能够真正让客户在生产环境中使用。这正是 Amazon Bedrock 与单纯提供模型下载或调用的差别所在。Amazon Bedrock 并不仅仅是提供模型 API,它更是一个让客户把模型真正用到生产环境的平台。

截至目前,通过与 AI 公司合作,Amazon Bedrock 提供超过一百个基础模型。Amazon Bedrock 不仅提供开源权重模型,也提供专业 (商业) 模型,比如 Amazon Nova,还有像 Anthropic Claude 这样的闭源模型。

「没有一款模型能够适用于所有场景,客户一定会根据需求来选择最合适的模型。亚马逊云科技始终相信为客户提供丰富多样的专有和开放权重 AI 模型选择,对释放客户使用生成式 AI 进行创新至关重要」,陈晓建强调,未来,亚马逊云科技也会不断扩展 Amazon Bedrock 模型阵容,为更多客户就近提供服务。
 

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这是继今年年初,Amazon Bedrock 上架 DeepSeek-R1 开放权重模型后,再次上架中国技术团队推出的大模型,也是 Qwen 系列模型首次上架该平台。

随着上架,借助亚马逊云科技服务,Qwen3 与 DeepSeek-V3.1 的影响力将扩展至亚马逊云科技数百万客户。

目前,Amazon Bedrock 上其他开放权重模型还包括来自 Meta、Mistral AI 的模型,以及 8 月 OpenAI 刚刚发布的 2 款模型。

亚马逊云科技 Amazon Bedrock 总监 Luis Wang 表示:「开放权重模型代表着 AI 创新的重要前沿,这也是为什么我们不断投入使亚马逊云科技成为安全、规模化且具有成本效益地运行这些模型的最佳平台。我们认为没有一个模型能适合所有使用场景…很多客户喜欢使用开源模型,而开源模型的一大优势在于它能为用户提供更大的灵活性去探索和使用。」

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* Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct 和 Qwen3-Coder-30B-A3B 针对复杂的软件工程场景进行优化,包括代码生成和理解以及高级 Agentic 任务。这些模型不仅支持多种编程语言的代码编写,还能自主调用各类数字工具 (如外部工具和应用程序)。

* Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507 专为通用推理设计,在性能与效率间实现平衡,在代码、数学和通用推理等任务中都表现出色。」 混合专家」(MoE) 模型在处理每个请求时只激活部分参数,这意味着针对特定任务或问题,他们只调用相关知识,从而实现高性能和高效率。

*  Qwen3-32B(Dense) 适用于在计算资源有限情况下的计算任务和应用程序,或者需要稳定、可预测性能的场景。与 MoE 模型类似专家团队只在需要时才激活他们的特定专业知识不同,」Dense」 模型通常规模更小,所有组件始终协同工作。

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型可即刻处理高达 262K token 的上下文长度。在单次对话中,相当于约 20 万个字符或两部完整的长篇小说的内容量。

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通过在 Amazon Bedrock 上使用这些模型,客户可以获得企业级的安全保障,包括数据加密和严格的访问控制,帮助客户保持数据隐私和满足合规要求。客户对其数据拥有完全控制权,这意味着亚马逊云科技不会与模型提供商共享客户的模型输入和输出数据,这些数据也不会用于基础模型的改进。

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这次发布的 Qwen3 和 DeepSeek V3.1,都完整集成了 Amazon Bedrock 上的企业级功能,因此能够真正让客户在生产环境中使用。这正是 Amazon Bedrock 与单纯提供模型下载或调用的差别所在。Amazon Bedrock 并不仅仅是提供模型 API,它更是一个让客户把模型真正用到生产环境的平台。

截至目前,通过与 AI 公司合作,Amazon Bedrock 提供超过一百个基础模型。Amazon Bedrock 不仅提供开源权重模型,也提供专业 (商业) 模型,比如 Amazon Nova,还有像 Anthropic Claude 这样的闭源模型。

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这是继今年年初,Amazon Bedrock 上架 DeepSeek-R1 开放权重模型后,再次上架中国技术团队推出的大模型,也是 Qwen 系列模型首次上架该平台。

随着上架,借助亚马逊云科技服务,Qwen3 与 DeepSeek-V3.1 的影响力将扩展至亚马逊云科技数百万客户。

目前,Amazon Bedrock 上其他开放权重模型还包括来自 Meta、Mistral AI 的模型,以及 8 月 OpenAI 刚刚发布的 2 款模型。

亚马逊云科技 Amazon Bedrock 总监 Luis Wang 表示:「开放权重模型代表着 AI 创新的重要前沿,这也是为什么我们不断投入使亚马逊云科技成为安全、规模化且具有成本效益地运行这些模型的最佳平台。我们认为没有一个模型能适合所有使用场景…很多客户喜欢使用开源模型,而开源模型的一大优势在于它能为用户提供更大的灵活性去探索和使用。」

与此同时,亚马逊云科技中国技术团队也向 TechWeb 披露了更多这些开放权重大模型使用细节。

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* Qwen3-Coder-480B-A3B-Instruct 和 Qwen3-Coder-30B-A3B 针对复杂的软件工程场景进行优化,包括代码生成和理解以及高级 Agentic 任务。这些模型不仅支持多种编程语言的代码编写,还能自主调用各类数字工具 (如外部工具和应用程序)。

* Qwen-3-235B-A22B-Instruct-2507 专为通用推理设计,在性能与效率间实现平衡,在代码、数学和通用推理等任务中都表现出色。」 混合专家」(MoE) 模型在处理每个请求时只激活部分参数,这意味着针对特定任务或问题,他们只调用相关知识,从而实现高性能和高效率。

*  Qwen3-32B(Dense) 适用于在计算资源有限情况下的计算任务和应用程序,或者需要稳定、可预测性能的场景。与 MoE 模型类似专家团队只在需要时才激活他们的特定专业知识不同,」Dense」 模型通常规模更小,所有组件始终协同工作。

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DeepSeek-V3.1 拥有 6850 亿参数。参数可以理解为模型的」 知识连接点」,是训练过程中不断调整的内部数值设置,帮助模型从数据中学习并做出预测。DeepSeek-V3.1 每次任务只调用相关知识部分,在保持强大性能的同时优化了运行成本。DeepSeek-V3.1 相比前代实现了显著提升,尤其是推理能力和 Agentic 技能方面。

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