Qwen3开源模型
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推理文本生成
概述
推理文本生成
基于Qwen3的思考模式开源模型,相较上一版本(千问3-30B-A3B)复杂推理类任务性能优秀,包括逻辑推理、数学、科学、代码类等具有一定难度的任务场景,指令遵循、文本理解、多语言翻译等能力显著提高。
输入
文本
输出
文本
功能
前缀补全
函数调用
缓存
结构化输出
批量任务
联网搜索
微调
定价
- 输入(思考)¥0.75/M tokens
- 输出(思考)¥7.5/M tokens
上下文
上下文
81.92K
最大输入
126.97K
最大输出
32.76K
速率限制
- RPM每分钟请求数600
- TPM每分钟 Token 数1M
API 参考
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import os
from dashscope import Generation
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/"
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁?"}]
completion = Generation.call(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
messages=messages,
result_format="message",
stream=True,
incremental_output=True,
)
is_answering = False
print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
for chunk in completion:
if (
chunk.output.choices[0].message.content == ""
and chunk.output.choices[0].message.reasoning_content == ""
):
pass
else:
if (
chunk.output.choices[0].message.reasoning_content != ""
and chunk.output.choices[0].message.content == ""
):
print(chunk.output.choices[0].message.reasoning_content, end="", flush=True)
elif chunk.output.choices[0].message.content != "":
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
is_answering = True
print(chunk.output.choices[0].message.content, end="", flush=True)