{"id":6380,"date":"2025-05-01T00:00:52","date_gmt":"2025-05-01T00:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/6380"},"modified":"2025-05-01T00:00:52","modified_gmt":"2025-05-01T00:00:52","slug":"qwen-3%e5%8f%91%e5%b8%83%ef%bc%9a235b%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%80%a7%e8%83%bd%e8%b6%85%e8%b6%8ar1%e3%80%81grok%e5%92%8co1%ef%bc%8c%e9%87%87%e7%94%a8apache-2-0%e8%ae%b8%e5%8f%af%e8%af%81","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/6380","title":{"rendered":"Qwen 3 ver\u00f6ffentlicht: 235B Modell \u00fcbertrifft R1, Grok und o1 mit Apache 2.0 Lizenz"},"content":{"rendered":"<p>K\u00fcrzlich hat das Team von Ali Tongyi Thousand Questions eine neue Generation des gro\u00dfen Modells Qwen 3 herausgebracht, das bei seiner Einf\u00fchrung den Thron der weltweiten Open-Source-Modelle bestieg. Im Vergleich zu seinem Vorg\u00e4nger hat Qwen 3 signifikante Durchbr\u00fcche bei der Inferenzf\u00e4higkeit, der Mehrsprachenunterst\u00fctzung und den Bereitstellungskosten usw. erzielt. Die Leistung des Flaggschiffmodells Qwen3-235B-A22B ist vergleichbar mit der von Topmodellen wie DeepSeek-R1, OpenAI's o1, o3-mini, XAI's Grok-3 und Google's Gemini-2.5-Pro oder \u00fcbertrifft diese sogar. Modelle.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2025-04-29_fbc95297e4e947fec8d8f0ef42ae6c07_5.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-405\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5168\u9762\u5f00\u6e90\u7684qwen-3\u5bb6\u65cf\">Vollst\u00e4ndig quelloffene Qwen 3-Familie<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Qwen 3-Modellfamilie wird weiterhin als Open Source unter dem entspannten Apache 2.0-Protokoll zur Verf\u00fcgung gestellt, das es Entwicklern, Forschungseinrichtungen und Unternehmen weltweit erm\u00f6glicht, die Modelle kostenlos herunterzuladen und zu kommerzialisieren. Die quelloffene Qwen-3-Familie umfasst zwei MoE-Modelle und sechs dichte Modelle:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>MoE-Modell<\/strong>::\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Qwen3-235B-A22B (235B insgesamt, 22B aktiviert)<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3-30B-A3B (Gesamtzahl der Teilnehmer 30B, Zahl der aktivierten Teilnehmer 3B)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>intensive Modellierung<\/strong>::\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Qwen3-32B<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3-14B<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3-8B<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3-4B<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3-1.7B<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3-0.6B<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2025-04-29_a09919b14a61ba9a2e8fd1f3c0981e0d_1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-403\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Es ist erw\u00e4hnenswert, dass Qwen3-235B-A22B zwar eine viel gr\u00f6\u00dfere Gesamtzahl an Referenzen aufweist als andere Open-Source-Modelle, seine tats\u00e4chlichen Bereitstellungskosten jedoch drastisch niedriger sind - nur vier H20 werden ben\u00f6tigt, um die Vollversion bereitzustellen, und der Videospeicherbedarf betr\u00e4gt nur ein Drittel eines Modells mit \u00e4hnlicher Leistung.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6a2a\u626b\u5404\u5927\u57fa\u51c6\u6d4b\u8bd5\u7684\u5353\u8d8a\u6027\u80fd\">\u00dcberragende Leistung bei allen wichtigen Benchmarks<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Qwen 3-Serie hat in verschiedenen professionellen Tests gut abgeschnitten und eine Reihe von Open-Source-Modellrekorden aufgestellt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Qwen3 erzielte 81,5 Punkte in der AIME25-Bewertung auf OU-Ebene und stellte damit einen neuen Open-Source-Rekord auf!<\/li>\n\n\n\n<li>Bei der LiveCodeBench-Bewertung, die die Code-F\u00e4higkeit beurteilt, durchbricht Qwen3 die 70-Punkte-Marke und \u00fcbertrifft Grok-3.<\/li>\n\n\n\n<li>Qwen3 \u00fcbertraf OpenAI-o1 und DeepSeek-R1 mit einer Punktzahl von 95,6 auf der ArenaHard-Messung, die den Abgleich der menschlichen Pr\u00e4ferenzen f\u00fcr Modelle bewertet<\/li>\n\n\n\n<li>Im BFCL-Test, der die Agentenf\u00e4higkeit eines Modells bewertet, erreichte Qwen3 einen neuen H\u00f6chstwert von 70,8 und \u00fcbertraf damit Spitzenmodelle wie Gemini2.5-Pro und OpenAI-o1<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Selbst kleinere Modelle, wie Qwen3-4B, erreichen die Leistung von Qwen2.5-72B-Instruct und demonstrieren damit erhebliche Effizienzgewinne. Das kleinere MoE-Modell Qwen3-30B-A3B hat nur ein Zehntel der Anzahl von Aktivierungsparametern von QwQ-32B, aber eine noch bessere Leistung.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2025-04-29_dd6bf3067caacc1f73202787d93d63d6_6.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-407\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7a81\u7834\u6027\u7684-\u6df7\u5408\u63a8\u7406-\u6a21\u5f0f\">Wegweisendes Modell des \"hybriden Denkens\"<\/h2>\n\n\n\n<p>Eine der gr\u00f6\u00dften Neuerungen in Qwen3 ist die Einf\u00fchrung des \"Mixed Reasoning\"-Modus, der den nahtlosen Wechsel zwischen Denk- und Nicht-Denk-Modi unterst\u00fctzt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Denkmuster<\/strong>Modellieren einer schrittweisen Argumentation, um nach sorgf\u00e4ltiger \u00dcberlegung eine endg\u00fcltige Antwort zu geben, geeignet f\u00fcr komplexe Probleme, die ein tiefes Denken erfordern<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modus Vivendi<\/strong>Modelle bieten eine schnelle, nahezu sofortige Reaktion f\u00fcr einfache Probleme, bei denen Schnelligkeit in der Tiefe gefragt ist<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Benutzer k\u00f6nnen den Inferenzprozess des Modells je nach Komplexit\u00e4t der Aufgabe flexibel steuern und sogar das \"Denkbudget\" (d. h. die Anzahl der Token, die bei maximaler Tiefe zum Denken erwartet werden) festlegen, um das beste Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten zu finden. Benchmarks zeigen, dass der Denkmodus die Modellleistung bei Aufgaben wie AIME24, AIME25, LiveCodeBech (v5) und GPQA Diamond erheblich verbessert.<\/p>\n\n\n\n<p>Ali bietet einen einfachen Soft-Switching-Mechanismus, mit dem der Benutzer den Denkmodus des Modells dynamisch steuern kann, indem er dem Dialog die Tags \"\/think\" und \"\/no_think\" hinzuf\u00fcgt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2025-04-29_bba5fe7a95988c09473c64ceca8b838b_15.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-404\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u591a\u8bed\u8a00\u652f\u6301\u4e0eagent\u80fd\u529b\u589e\u5f3a\">Unterst\u00fctzung mehrerer Sprachen und Verbesserung der Agentenfunktionen<\/h2>\n\n\n\n<p>Das Qwen3-Modell unterst\u00fctzt 119 Sprachen und Dialekte und erweitert damit sein globales Anwendungspotenzial erheblich. Gleichzeitig wurden die Agenten- und Codef\u00e4higkeiten des Modells erheblich verbessert:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Native Unterst\u00fctzung f\u00fcr das MCP-Protokoll<\/li>\n\n\n\n<li>Leistungsstarke Funktionen zum Aufrufen von Werkzeugen<\/li>\n\n\n\n<li>Arbeit mit dem Qwen-Agent-Framework, um die Komplexit\u00e4t der Kodierung erheblich zu reduzieren<\/li>\n\n\n\n<li>Erzielt Spitzenleistungen bei komplexen intelligenzbasierten Aufgaben<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/qwen3-mcp.mp4\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5f3a\u5927\u6280\u672f\u57fa\u7840-36\u4e07\u4ebftoken\u9884\u8bad\u7ec3\">Starkes technisches Fundament: 36 Billionen Token vor der Ausbildung<\/h2>\n\n\n\n<p>Die \u00fcberragende Leistung von Qwen3 beruht auf umfangreichen Trainingsdaten und einem gut durchdachten Trainingsprozess:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Das Datenvolumen vor dem Training erreicht 36 Billionen Token, fast doppelt so viel wie bei Qwen 2.5<\/li>\n\n\n\n<li>Abdeckung von 119 Sprachen und Dialekten<\/li>\n\n\n\n<li>Qualitativ hochwertige Informationen, die zus\u00e4tzlich zu den Webdaten auch aus Dokumenten wie PDFs extrahiert werden<\/li>\n\n\n\n<li>Generierung gro\u00dfer Mengen synthetischer Daten mit Qwen2.5-Math und Qwen2.5-Coder f\u00fcr erweiterte Mathematik- und Codef\u00e4higkeiten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Der Vorschulungsprozess ist in drei Phasen unterteilt:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Aufbau grundlegender Sprachkenntnisse: Pre-Training auf \u00fcber 30 Billionen Token mit einer Kontextl\u00e4nge von 4K Token<\/li>\n\n\n\n<li>Optimierung der Wissensdichte: Erh\u00f6hung des Datenanteils f\u00fcr MINT-, Programmier- und Schlussfolgerungsaufgaben usw. und Fortsetzung des Trainings mit zus\u00e4tzlichen 5 Billionen Token<\/li>\n\n\n\n<li>Erweiterung der Kontextf\u00e4higkeit: Verwendung hochwertiger langer Kontextdaten zur Erweiterung der Kontextl\u00e4nge auf 32K Token<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>In der Nachschulungsphase kommt ein vierstufiger Prozess zum Einsatz, der den Kaltstart einer langen Gedankenkette, das Verst\u00e4rkungslernen einer langen Gedankenkette, die Fusion von Denkmustern und das generische Verst\u00e4rkungslernen umfasst, um hybride Modelle zu erstellen, die sowohl zu komplexen Schlussfolgerungen als auch zu schnellen Reaktionen f\u00e4hig sind.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2025-04-29_1aee3275c5ff3caeb87b0637c5c41fd3_18-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-411\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u793e\u533a\u53cd\u54cd\u4e0e\u5b9e\u9645\u4f53\u9a8c\">Reaktion der Gemeinschaft und praktische Erfahrungen<\/h2>\n\n\n\n<p>Qwen3 wurde in weniger als 3 Stunden als Open-Source-Projekt ver\u00f6ffentlicht und erhielt auf GitHub 17.000 Sterne, was zu einer \u00fcberw\u00e4ltigenden Resonanz in der Open-Source-Gemeinschaft f\u00fchrte. Der Apple-Ingenieur Awni Hannun k\u00fcndigte an, dass Qwen3 nun vom MLX-Framework unterst\u00fctzt wird, so dass alle Arten von Apple-Ger\u00e4ten, vom iPhone bis zum M2\/M3 Ultra, Qwen3-Modelle mit unterschiedlichen Spezifikationen nativ ausf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Reihe von Praxistests hat gezeigt, dass Qwen3 komplexe logische Probleme wie mathematische Beweise und Programmieraufgaben problemlos bew\u00e4ltigen kann. Zum Beispiel lieferte Qwen3-235B-A22B bei einer komplexen Programmieraufgabe (Schreiben eines Snake-Spiels mit Pinto-Verfolgungsfunktion) in nur etwa 3 Minuten lauff\u00e4higen Code.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/\u5e73\u5934\u54e5\u8d2a\u5403\u86c7.mp4\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<p>Einige Benutzer haben es getestet und festgestellt, dass Qwen3 im Vergleich zum Llama-Modell mit der gleichen Anzahl von Parametern deutliche Vorteile aufweist: Es kann tiefer denken, l\u00e4ngere Zusammenh\u00e4nge aufrechterhalten und schwierigere Probleme l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u4f7f\u7528\u6307\u5357\">Leitlinien f\u00fcr die Verwendung<\/h2>\n\n\n\n<p>Das Qwen3-Modell ist jetzt live und online in der MagicBuilder-Community, Hugging Face und GitHub verf\u00fcgbar:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Online-Erfahrung:<a href=\"https:\/\/chat.qwen.ai\/\">https:\/\/chat.qwen.ai\/<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Magic Match Community:<a href=\"https:\/\/modelscope.cn\/collections\/Qwen3-9743180bdc6b48\">https:\/\/modelscope.cn\/collections\/Qwen3-9743180bdc6b48<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Umarmendes Gesicht:<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/collections\/Qwen\/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f\">https:\/\/huggingface.co\/collections\/Qwen\/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>GitHub:<a href=\"https:\/\/github.com\/QwenLM\/Qwen3\">https:\/\/github.com\/QwenLM\/Qwen3<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>F\u00fcr den Einsatz werden Frameworks wie SGLang und vLLM offiziell empfohlen; f\u00fcr die lokale Verwendung werden Tools wie Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp und KTransformers empfohlen.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Werkzeuge gew\u00e4hrleisten, dass Anwender Qwen3 problemlos in eine Vielzahl von Arbeitsabl\u00e4ufen integrieren k\u00f6nnen, sei es in Forschungs-, Entwicklungs- oder Produktionsumgebungen. Ein Standardbeispiel f\u00fcr die Verwendung der Transformatoren-Bibliothek ist unten dargestellt:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\">from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\n\nmodel_name = \"Qwen\/Qwen3-30B-A3B\"\n# l\u00e4dt den Tokenizer und das Modell\ntokeniser = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n        model_name, torch_dtype=\"auto\")\n        torch_dtype=\"auto\",\n        device_map=\"auto\"\n)\n\n# bereitet die Modelleingabe vor\nprompt = \"Geben Sie mir eine kurze Einf\u00fchrung in das gro\u00dfe Sprachmodell.\"\nmessages = [\n        {\"Rolle\": \"Benutzer\", \"Inhalt\": Aufforderung}\nmessages = [ {\"role\": \"user\", \"content\": prompt} ]\ntext = tokenizer.apply_chat_template(\n        messages, tokenise=False, text = tokenizer.apply_chat_template(\n        tokenise=False,\n        add_generation_prompt=True, enable_thinking=True 1TP\n        enable_thinking=True # Schaltet zwischen Denk- und Nicht-Denkmodus um. Standard ist True.\nVoreinstellung ist True. )\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7ed3\u8bed\">Schlussbemerkungen<\/h2>\n\n\n\n<p>Bislang hat Ali Tongyi mehr als 200 Modelle als Open Source zur Verf\u00fcgung gestellt, mit mehr als 300 Millionen Downloads weltweit und mehr als 100.000 Modellen, die aus tausend Fragen abgeleitet wurden, und hat damit Llama in den USA \u00fcberholt und ist nun die weltweite Nummer 1 unter den Open-Source-Modellen.Die Freigabe von Qwen3 stellt nicht nur einen weiteren gro\u00dfen Durchbruch in der chinesischen KI-Technologie dar, sondern bietet der globalen KI-Entwicklergemeinschaft auch ein leistungsf\u00e4higes neues Werkzeug zur F\u00f6rderung des Wohlstands des Open-Source-\u00d6kosystems.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/2025-04-29_bcbf5967f33dfc583f699a4955fc6f4c_20.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-410\"\/><\/figure>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\r\n<thead>\r\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Weitere Produkte finden Sie unter<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Siehe mehr unter<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n<tr style=\"height: 63px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Durchdringende Intelligenz<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/4425\/\" data-linktype=\"2\">Das AIGC Big Model: der Beginn einer \u00c4ra der doppelten Revolution in Technik und Wissenschaft - Penetrating Intelligence<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 61px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">1:1 Wiederherstellung von Claude und GPT Offizielle Website - AI Cloud Native<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (empfohlen) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 54px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Transitdienst auf der Grundlage der offiziellen API - GPTMeta API<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Hilfe, kann jemand von Ihnen Tipps geben, wie man Fragen auf GPT stellt? - Wissen<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 70px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Global Virtual Goods Digital Store - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">Wie leistungsf\u00e4hig ist Claude airtfacts, dass GPT sofort nicht mehr gut riecht? -BeepBeep<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ali Tongyi Qianqian Team ver\u00f6ffentlicht eine neue Generation von Open-Source-gro\u00dfen Modell Qwen3, toppte die globale Open-Source-Modell-Liste, die Serie enth\u00e4lt Modelle, das Flaggschiff-Modell Leistung \u00fcbertrifft viele Top-Modelle, die Bereitstellung deutlich niedriger. Die Serie enth\u00e4lt Modelle, das Flaggschiff Modell Leistung \u00fcbertrifft eine Reihe von Top-Modellen, ist der Einsatz deutlich reduziert. Qwen 3 in einer Reihe von Benchmarks, um einen neuen Rekord, und die innovative Einf\u00fchrung von \"Hybrid-Reasoning\"-Modus unterst\u00fctzt das Modell 119 Sprachen, Pre-Training Daten bis zu 36 Token, die Community-Reaktion ist begeistert, innerhalb von drei Stunden, um die k GitHub Stern zu erhalten. 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