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Qwen 模型现已在 Amazon Bedrock 中可用
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
今天，Amazon Bedrock 新增了阿里巴巴的 Qwen 模型，包含四款不同模型，支持灵活的编码和推理任务。用户可通过统一 API 访问这些模型，适用于多种应用场景，且不使用用户数据进行训练。
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关键要点
- Amazon Bedrock 新增阿里巴巴的 Qwen 模型，包含四款不同模型。
- Qwen 模型支持灵活的编码和推理任务，用户可通过统一 API 访问。
- 新增的四款模型分别为 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 和 Qwen3-32B。
- Qwen3 模型采用专家组合（MoE）架构和密集型架构，适用于不同应用需求。
- 使用 Amazon Bedrock 时，用户数据不会用于训练底层模型。
- Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 针对编码和代理任务进行了优化，适合代码分析和工作流程自动化。
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 专注于编码任务和指令遵循场景，表现出强大的性能。
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 在编码、数学及通用推理任务中具备竞争力。
- Qwen3-32B（密集型）适用于实时或资源受限的环境，提供稳定性能。
- Qwen3 模型支持多步骤推理与结构化规划，能生成调用外部工具或 API 的输出结果。
- Qwen3 采用混合思维模式，支持深度思考和快速响应。
- Qwen3-Coder 模型支持扩展上下文窗口，能处理完整代码库和大型文档。
- 四款模型适用于不同使用案例，满足复杂软件工程、代码补全和通用推理等需求。
- 用户可通过 Amazon Bedrock 控制台申请访问 Qwen 模型，并使用 AWS SDK 集成到应用程序中。
- Qwen 模型已在多个 AWS 区域推出，用户可立即开始测试和开发。
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