今天，AWS 宣布在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出 Qwen3-Coder-Next、Qwen3-30B-A3B、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 和 Qwen3.5-4B，扩展了可供 AWS 客户使用的基础模型组合。这五种 Qwen 模型提供代理编码、高效推理、扩展思维和多模态理解等专业功能，使客户能够在 AWS 基础设施上针对不同的使用案例构建复杂的 AI 应用程序。

这些模型利用专业功能应对不同的企业人工智能挑战：

Qwen3-Coder-Next 在长期推理、复杂工具使用和执行故障恢复方面表现出色，是为 CLI/IDE 平台中的编码代理提供支持的理想之选。

Qwen3-30B-A3B 独家支持在思考模式和非思考模式之间无缝切换，使其非常适合多语言对话、数学推理和工具调用等通用助手任务。

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 显著提高了数学、科学和编程中复杂推理任务的性能，增强了对长上下文的理解。

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 专为代理编码工作流程而设计，具有自定义函数调用格式和存储库规模的上下文理解。

Qwen3.5-4B 支持统一的视觉语言训练和 201 种语言，使其成为轻量级多模态部署的理想之选。

借助 SageMaker JumpStart，客户只需点击几下即可部署这些模型中的任何一个，以解决其特定的人工智能使用案例。

要开始使用这些模型，请导航到 SageMaker Studio 的“模型”部分，或使用 SageMaker Python SDK 将模型部署到您的 AWS 账户。有关在 SageMaker JumpStart 中部署和使用基础模型的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 文档。