支撑 151,669 词表、36T tokens、119 languages / dialects、三阶段预训练与四阶段后训练；Qwen3 只是具体实例，thinking mode 名称不证明人类式思维。
返回逐字稿段落 qwen3-shows-more-stagesSOURCE / qwen3-technical-report-2025
Qwen Team, Qwen3 Technical Report，模型方一手技术报告
固定一种 2025 开放模型的具体复杂度：dense / MoE、151,669 词表、36T tokens / 119 languages and dialects、三阶段预训练，以及包含冷启动微调、reasoning RL、thinking-mode fusion、general RL 的四阶段后训练；边界：不把 Qwen3 当成全部当前 LLM；不使用模型方 benchmark 比较证明普遍优越，也不把 thinking 标签等同人类思维过程
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被引用位置
支撑 1951 测量与当前预训练 / 后训练实例的差异；巨型猜字机是有明确失效边界的编辑比较，不证明直接继承、机制同一或理解。
返回逐字稿段落 prediction-cannot-explain-product来源支持可比较的问题与当代事实，不存在 Shannon 对 LLM 的实际评论；反事实必须保持第三人称条件语气。
返回逐字稿段落 no-recorded-llm-opinion规模、预测器和预训练 / 后训练分层由来源支撑；Shannon 会感兴趣或会怎样研究只属于中等强度条件推论。
返回逐字稿段落 scale-invites-conditional-interest支撑 Shannon 的跨域自限、开关人物回收和当前模型命名边界；最终意义判断是建立在已标注事实上的节目收束，不是 Shannon 对 LLM 的原话。
返回逐字稿段落 bandwagon-and-final-return为跨时期的工程比较，不能作为整个行业转向的完整历史原因；不声称所有模型或任务有同一成本结构。
返回逐字稿段落 open-language-widens-the-problem针对公开 Qwen3 实例；参数影响并非每个参数存一条可读事实，不声称学习无需人类数据与训练设计。
返回逐字稿段落 patterns-can-be-learned-from-data两种办法为机制层比较，不否认专家系统可接语言分析器，也不保证参数模型对每种表达都泛化。
返回逐字稿段落 a-model-need-not-read-a-rule-list“没有采用”只对已公开模型本体作结构比较，不推断闭源系统所有内部；不将架构名称当作谱系证据。
返回逐字稿段落 the-modern-example-has-a-neural-core不把生成解释与规则执行日志混为同类证据；不声称所有模型的任何知识修订都不可能，不作当前产品可靠性排名。
返回逐字稿段落 the-cost-of-learning-does-not-disappear节目基于前文的最终判断，不声称一条路线整体失败或所有模型均有相同架构；不是作者原话。
返回逐字稿段落 the-architecture-leaves-a-design-question