Qwen3-4B与InternLM2对比：科学计算任务中的表现评测
1. 引言
随着大语言模型在科研和工程领域的广泛应用，其在科学计算任务中的表现逐渐成为技术选型的重要考量因素。科学计算通常涉及复杂的数学推导、符号运算、数值模拟以及对精确性的高要求，这对模型的逻辑推理能力、数学理解能力和代码生成质量提出了严峻挑战。
当前，Qwen3-4B-Instruct-2507 和 InternLM2 是两个在开源社区中备受关注的中等规模大模型。前者由阿里通义实验室推出，主打通用能力提升与长上下文支持；后者由上海人工智能实验室发布，强调认知架构优化与持续学习能力。尽管两者参数量相近（均约为4B级别），但在架构设计、训练策略和应用场景侧重上存在显著差异。
本文将围绕科学计算任务这一特定场景，从数学问题求解、物理建模辅助、代码生成准确性、推理链清晰度等多个维度，对 Qwen3-4B-Instruct-2507 与 InternLM2 进行系统性对比评测。目标是为科研人员、算法工程师和技术决策者提供一份可落地的技术选型参考。
2. 模型背景与核心特性
2.1 Qwen3-4B-Instruct-2507 简介
Qwen3-4B-Instruct-2507 是阿里巴巴通义实验室发布的文本生成大模型，属于 Qwen3 系列中的指令微调版本，专为交互式任务优化。该模型在多个关键维度实现了显著改进：
- 通用能力全面提升：在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程和工具使用等方面均有明显增强。
- 多语言长尾知识覆盖更广：通过扩大预训练语料库，增强了对小众领域和非主流语言的知识记忆。
- 用户偏好对齐更好：响应更具实用性，输出文本质量更高，尤其在主观性和开放式任务中表现突出。
- 支持长达 256K 上下文窗口：能够处理超长输入，适用于文献综述、代码仓库分析等需要全局感知的任务。
该模型已在 Hugging Face 和 ModelScope 平台开源，并提供适用于单卡部署（如 RTX 4090D）的量化镜像，便于本地快速部署与推理测试。
2.2 InternLM2-4B 概述
InternLM2 是上海人工智能实验室推出的第二代基础语言模型系列，其中 InternLM2-4B 是其 40 亿参数版本，面向高效推理与轻量级应用设计。其主要特点包括：
- 基于思维链（Chain-of-Thought）优化的认知架构：强化了模型在复杂推理任务中的中间步骤表达能力。
- 动态注意力机制与位置编码改进：提升了对长序列信息的记忆与利用效率。
- 强化学习反馈微调（RLHF）深度整合：使输出更符合人类认知习惯，在解释性任务中优势明显。
- 支持 32K 上下文长度：虽不及 Qwen3 的 256K，但在大多数常规任务中已足够使用。
InternLM2 在 C-Eval、MMLU、GSM8K 等基准测试中表现出色，尤其在数学与逻辑推理类任务中得分较高。
3. 测评设计与实验设置
3.1 评测目标与维度
本次对比聚焦于科学计算相关任务，具体评估维度如下：
| 维度 | 描述 |
|---|---|
| 数学表达式解析 | 能否正确理解并简化复杂数学公式（如微积分、线性代数） |
| 科学问题求解 | 对物理、化学等学科典型问题的解答准确率 |
| 代码生成质量 | 自动生成 Python/NumPy/SciPy 代码的可运行性与效率 |
| 推理链完整性 | 解题过程中是否展示清晰、合理的中间步骤 |
| 长上下文依赖处理 | 在包含大量背景信息时能否精准提取关键条件 |
3.2 实验环境配置
所有测试均在相同硬件环境下进行，确保公平性：
- GPU：NVIDIA RTX 4090D × 1
- 内存：32GB DDR5
- 部署方式：使用官方提供的 Docker 镜像一键部署
- 推理框架：vLLM + FastAPI 封装接口
- 输入方式：统一 prompt 格式，禁用外部插件或搜索引擎辅助
3.3 测试数据集构建
我们构建了一个小型但具有代表性的科学计算测试集，共包含 20 道题目，分为四类：
- 高等数学题（5道）：极限、导数、积分、级数展开
- 物理建模题（5道）：牛顿力学、电磁学、热力学方程推导
- 数值计算题（5道）：线性方程组求解、最小二乘拟合、ODE 数值解
- 跨学科综合题（5道）：结合数学建模与实际科学问题（如放射性衰变模拟）
每题评分标准为：
- 正确性（0–6分）
- 推理完整性（0–2分）
- 代码可用性（0–2分）
总分 10 分制，取平均得分作为最终指标。
4. 多维度性能对比分析
4.1 数学表达式解析能力对比
我们给出如下测试题：
“请化简以下表达式：
$$ \frac{d}{dx} \left( e^{x^2} \cdot \sin(3x) \right) $$”
Qwen3-4B-Instruct-2507 输出：
import sympy as sp x = sp.symbols('x') expr = sp.exp(x**2) * sp.sin(3*x) derivative = sp.diff(expr, x) print(derivative) # 输出: 2*x*exp(x**2)*sin(3*x) + 3*exp(x**2)*cos(3*x)同时附带了完整的解析过程说明，指出使用乘积法则和链式法则。
InternLM2-4B 输出： 直接返回了正确的导数结果： $$ 2x e^{x^2} \sin(3x) + 3e^{x^2} \cos(3x) $$ 并简要说明“应用乘积法则”，但未提供可执行代码。
结论：Qwen3 更倾向于“代码优先”策略，适合需自动化验证的场景；InternLM2 偏向符号表达，适合理论推导辅助。
4.2 物理建模任务表现
测试题示例：
“一个质量为 m 的物体从高度 h 自由下落，空气阻力与速度平方成正比（F = kv²）。建立运动微分方程并说明如何求数值解。”
Qwen3 回应亮点：
- 正确写出牛顿第二定律方程：$ m\frac{dv}{dt} = mg - kv^2 $
- 提供完整 Python 示例，使用
scipy.integrate.solve_ivp求解 - 包含绘图代码，可视化速度随时间变化曲线
InternLM2 表现：
- 准确推导出微分方程
- 解释了终端速度的概念及平衡条件
- 提到可用欧拉法或龙格-库塔法求解，但未给具体实现代码
结论：Qwen3 在工程落地方面更强，能生成端到端可运行方案；InternLM2 更注重概念解释与理论完整性。
4.3 数值计算与代码生成质量
我们测试了一道最小二乘拟合问题：
“给定数据点 [(1,2), (2,3), (3,5), (4,4)]，用一次函数 y=ax+b 拟合，求 a 和 b。”
两模型均能正确列出正规方程组并求解。但在代码实现上差异明显：
Qwen3 代码片段：
import numpy as np X = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([2, 3, 5, 4]) A = np.vstack([X, np.ones(len(X))]).T a, b = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0] print(f"y = {a:.2f}x + {b:.2f}")InternLM2 代码片段：
# 手动计算斜率 a 和截距 b n = 4 sum_x = 1+2+3+4 sum_y = 2+3+5+4 sum_xy = 1*2 + 2*3 + 3*5 + 4*4 sum_x2 = 1**2 + 2**2 + 3**2 + 4**2 a = (n*sum_xy - sum_x*sum_y) / (n*sum_x2 - sum_x**2) b = (sum_y - a*sum_x) / n print(a, b)分析：Qwen3 使用 NumPy 向量化操作，代码简洁高效；InternLM2 采用手动公式展开，更适合教学场景，但扩展性差。
4.4 推理链完整性评估
我们引入一道需要多步推理的题目：
“若某放射性元素半衰期为 T，初始原子数为 N₀，求 t 时刻剩余原子数，并推导衰变速率常数 λ。”
评分结果：
| 模型 | 正确性 | 推理完整性 | 总分 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-4B | 6 | 1.5 | 7.5 |
| InternLM2-4B | 6 | 2.0 | 8.0 |
InternLM2 明确写出：
- 半衰期定义：$ N(T) = N_0 / 2 $
- 指数衰减模型：$ N(t) = N_0 e^{-\lambda t} $
- 联立求解得：$ \lambda = \ln(2)/T $
而 Qwen3 直接跳到最终公式，缺少中间推导。
结论：InternLM2 在理论推导链条组织上更严谨，适合教育与研究辅助。
4.5 长上下文处理能力实测
我们将一篇 10K token 的物理学综述文档输入模型，要求从中提取某个公式的适用条件。
- Qwen3-4B成功定位目标段落并准确总结限制条件（如“仅适用于低速宏观物体”）。
- InternLM2-4B（受限于 32K 上下文）虽能加载全文，但在信息检索时出现遗漏，未能完整提取所有约束。
结论：Qwen3 的 256K 上下文能力在处理大型科学文献时具备明显优势。
5. 综合对比与选型建议
5.1 多维度对比表
| 项目 | Qwen3-4B-Instruct-2507 | InternLM2-4B |
|---|---|---|
| 数学理解能力 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| 科学问题求解 | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 代码生成质量 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 推理链完整性 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| 长上下文支持 | 256K | 32K |
| 多语言知识覆盖 | 广泛 | 中等 |
| 部署便捷性 | 支持一键镜像部署 | 需手动配置较多组件 |
| 社区生态 | ModelScope + Hugging Face 双平台支持 | 主要在 Hugging Face |
| 开源协议 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
5.2 场景化选型建议
根据测评结果，我们提出以下推荐路径：
✅ 推荐使用 Qwen3-4B 的场景：
- 需要自动生成可运行科学计算代码（如自动化实验脚本）
- 处理超长文档（论文、技术手册、日志文件）
- 强调工程落地与快速原型开发
- 多语言科研资料辅助阅读
✅ 推荐使用 InternLM2-4B 的场景：
- 教学辅助与学生答疑（强调推理过程）
- 理论物理、数学等强逻辑推导任务
- 对输出解释性要求高的研究协作
- 资源受限环境下追求高推理效率
6. 总结
通过对 Qwen3-4B-Instruct-2507 与 InternLM2-4B 在科学计算任务中的系统评测，可以得出以下结论：
Qwen3-4B 在工程实践层面表现更优：其强大的代码生成能力、对 256K 长上下文的支持以及开箱即用的部署体验，使其成为科研自动化、数值仿真和跨文档信息整合的理想选择。
InternLM2-4B 在理论推导方面更具优势：其清晰的思维链结构、严谨的数学表达和出色的中间步骤展示能力，更适合用于教学、学术讨论和基础科学研究支持。
二者互补性强：在实际科研工作中，可考虑将 Qwen3 用于“执行层”（写代码、跑模拟），而将 InternLM2 用于“思考层”（推公式、讲原理），形成协同工作流。
未来，随着大模型在专业领域的进一步深耕，我们期待看到更多针对科学计算优化的专用模型出现。而对于当前用户而言，合理根据任务类型选择合适工具，才是最大化生产力的关键。
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