攜手阿里，英特爾驅動Qwen3系列大模型的AI應用邊界

為持續推動尖端AI模型創新發展，英特爾與業界創新力量深度協作，成果斐然。近日，全新升級的英特爾AI解決方案全面覆蓋PC客戶端、邊緣計算、智能駕艙等場景，并第一時間助力阿里巴巴新一代通義千問Qwen3系列大模型發布。

Qwen3系列大模型五大亮點閃耀

稀疏MoE模型優化：深度優化稀疏MoE模型，讓Qwen3在端側實現高效部署，為端側應用帶來更多可能
NPU Day 0支持：首次在NPU上實現Day 0支持大模型，顯著提升性能并降低功耗，為模型運行提供更優平臺
端側微調升級：通過端側微調技術，提升模型智能水平，全方位優化用戶體驗，讓AI更懂用戶需求
動態稀疏注意力賦能：動態稀疏注意力機制賦予Qwen3長上下文窗口能力，解鎖端側Agent新應用，拓展AI應用場景
擁抱開源生態：積極擁抱開源生態，Day 0支持魔搭社區Ollama

Qwen3系列中，30B參數規模的MoE混合專家模型（Qwen3-30B-MOE-A3B）備受矚目。其先進的動態可調混合專家架構大幅提升了計算效率，在本地設備上應用前景廣闊。然而，部署難度大、系統資源消耗高成為制約因素。

為此，英特爾與阿里緊密合作，針對MoE模型展開全面技術適配。借助OpenVINOTM工具套件，成功將Qwen模型高效部署于英特爾硬件平臺。在ARL-H 64G內存系統上，30B參數MoE模型實現33.97 token/s的吞吐量，較同等參數稠密模型有突出的性能提升。英特爾采用的軟件優化策略涵蓋算子融合、定制化調度和訪存優化以及負載均衡，為更多MOE模型在英特爾平臺高效部署提供有力支持。

此次發布的Qwen3系列模型，還聚焦中小參數量稠密架構LLM，參數規模從0.6B至32B不等，可適配更廣泛的硬件資源，滿足多樣化使用場景需求。英特爾CPU、GPU、NPU架構全面適配Qwen系列模型，通過OpenVINOTM工具套件和PyTorch社區工具，為全系列Qwen模型在英特爾酷睿Ultra平臺（酷睿Ultra 100系列/200系列）和英特爾銳炫A/B系列顯卡上的部署提供卓越性能保障。

在酷睿Ultra的iGPU平臺上，英特爾持續為模型帶來卓越性能。針對小尺寸模型，FP16精度下最高達66 token/s；針對中小尺寸模型，INT4精度下最高達35.83 token/s。開發者可根據使用場景，靈活選擇精度和性能的最佳組合。在英特爾銳炫B系列顯卡強大算力加持下，Qwen3-8B模型可實現70.67 token/s。

當然，面對有限算力資源，英特爾基于動態稀疏注意力，在保證近乎無損精度的前提下，使長上下文窗口處理速度成倍提升。Qwen3-8B模型在英特爾LNL平臺上可實現32K的上下文長度，解鎖了更多端側Agent新應用。

結合Qwen3更強的Agent和代碼能力，以及對MCP協議的加強支持，基于端側大模型調用MCP服務開發各種AI PC Agent成為可能。

而在端艙內，基于英特爾車載軟硬件解決方案，包括第一代英特爾AI增強軟件定義汽車（SDV）SOC、第二代SDV SoC NPU以及英特爾銳炫?車載獨立顯卡，Qwen3系列模型有望快速上車部署，充分發揮車端本地算力。其中，第二代SDV SOC率先采用多節點芯粒架構，生成式和多模態AI性能相比上一代最高提升十倍，讓汽車AI體驗如艙內實時對話、自然語言交互和復雜指令響應等充滿AI靈性。