Qwen3 混合思维模版解读-369IT编程

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Qwen3 对话模版解读

引言

在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。其中，对话模板（Chat Template）作为连接用户与模型的关键桥梁，对确保高质量的交互体验至关重要。本文将深入解析Qwen3使用的对话模板，揭示其如何优雅地处理多轮对话、工具调用等复杂场景。

对话模板的核心价值

Qwen3的chat_template是一个精心设计的Jinja模板，其主要职责是将来自不同角色（用户、系统、助手、工具）的消息组织成结构化格式，尤其适用于Function Calling（函数调用）场景。这种模板不仅确保了信息的有序传递，还为模型提供了明确的上下文理解框架。

模板结构详解

chat_template

"chat_template": "{%- if tools %}\n    {{- '<|im_start|>system\\n' }}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- messages[0].content + '\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n    {{- \"# Tools\\n\\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\\n\\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\\n<tools>\" }}\n    {%- for tool in tools %}\n        {{- \"\\n\" }}\n        {{- tool | tojson }}\n    {%- endfor %}\n    {{- \"\\n</tools>\\n\\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\\n<tool_call>\\n{\\\"name\\\": <function-name>, \\\"arguments\\\": <args-json-object>}\\n</tool_call><|im_end|>\\n\" }}\n{%- else %}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- '<|im_start|>system\\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}\n{%- for message in messages[::-1] %}\n    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}\n    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == \"user\" and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}\n        {%- set ns.multi_step_tool = false %}\n        {%- set ns.last_query_index = index %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- for message in messages %}\n    {%- if (message.role == \"user\") or (message.role == \"system\" and not loop.first) %}\n        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"assistant\" %}\n        {%- set content = message.content %}\n        {%- set reasoning_content = '' %}\n        {%- if message.reasoning_content is defined and message.reasoning_content is not none %}\n            {%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}\n        {%- else %}\n            {%- if '</think>' in message.content %}\n                {%- set content = message.content.split('</think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n                {%- set reasoning_content = message.content.split('</think>')[0].rstrip('\\n').split('<think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n            {%- endif %}\n        {%- endif %}\n        {%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}\n            {%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n<think>\\n' + reasoning_content.strip('\\n') + '\\n</think>\\n\\n' + content.lstrip('\\n') }}\n            {%- else %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n            {%- endif %}\n        {%- else %}\n            {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n        {%- endif %}\n        {%- if message.tool_calls %}\n            {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n                {%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}\n                    {{- '\\n' }}\n                {%- endif %}\n                {%- if tool_call.function %}\n                    {%- set tool_call = tool_call.function %}\n                {%- endif %}\n                {{- '<tool_call>\\n{\"name\": \"' }}\n                {{- tool_call.name }}\n                {{- '\", \"arguments\": ' }}\n                {%- if tool_call.arguments is string %}\n                    {{- tool_call.arguments }}\n                {%- else %}\n                    {{- tool_call.arguments | tojson }}\n                {%- endif %}\n                {{- '}\\n</tool_call>' }}\n            {%- endfor %}\n        {%- endif %}\n        {{- '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"tool\" %}\n        {%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_start|>user' }}\n        {%- endif %}\n        {{- '\\n<tool_response>\\n' }}\n        {{- message.content }}\n        {{- '\\n</tool_response>' }}\n        {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_end|>\\n' }}\n        {%- endif %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n    {{- '<|im_start|>assistant\\n' }}\n    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}\n        {{- '<think>\\n\\n</think>\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}",

1. 工具调用能力的初始化

{%- if tools %}
    {{- '<|im_start|>system\n' }}
    {%- if messages[0].role 'system' %}
        {{- messages[0].content + '\n\n' }}
    {%- endif %}
    {{- "# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\n..." }}
    ...
{%- else %}
    {%- if messages[0].role 'system' %}
        {{- '<|im_start|>system\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}

这段代码首先判断是否存在可用工具。若有，则：

以<|im_start|>system标记开始系统指令
注入初始系统提示（如存在）
通过XML标签<tools>...</tools>包装所有工具定义
提供明确的工具调用格式指南

若无工具可用，则仅渲染基础系统提示。这一设计确保了模型在交互伊始就明确自身能力边界，为后续智能响应奠定基础。

2. 定位用户真实提问位置

{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}
{%- for message in messages[::-1] %}
    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}
    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == "user" and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}
        {%- set ns.multi_step_tool = false %}
        {%- set ns.last_query_index = index %}
    {%- endif %}
{%- endfor %}

这段代码巧妙地解决了多轮对话中的一个核心问题：如何区分真实用户提问与系统生成的工具响应。通过逆序遍历消息历史，模板能够精确定位最后一个真实用户提问的位置，为后续的思考过程和响应生成提供准确参照。

这种设计特别适合复杂的多轮交互场景，例如当模型需要连续调用多个工具来解决单一问题时。

3. 多角色消息的精确渲染

{%- for message in messages %}
    {%- if (message.role "user") or (message.role "system" and not loop.first) %}
        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\n' }}
    {%- elif message.role == "assistant" %}
        ...
    {%- elif message.role == "tool" %}
        ...
    {%- endif %}
{%- endfor %}

在这一环节中，模板按照时间顺序处理所有消息，针对不同角色采用差异化处理策略：

用户消息：保持原始内容，确保用户意图完整传递
系统消息：区分首条与非首条，实现灵活的系统指令注入
助手消息：支持思考过程与回复内容的分离展示
工具消息：以特定格式包装，确保模型理解工具执行结果

助手消息的精细处理

助手消息处理是模板的一大亮点，它支持：

通过<think>...</think>标签分离推理过程与最终回复
根据消息位置（是否在最后一次用户查询之后）决定渲染策略
优雅处理多工具调用场景，确保每个<tool_call>格式规范

这种设计使得模型能够展示清晰的推理链（Chain-of-Thought），既增强了透明度，也提升了回复质量。

工具消息的规范化

<|im_start|>user
<tool_response>
工具返回内容
</tool_response>
<|im_end|>

工具消息被包装为特定格式，确保模型能够正确识别并处理工具执行结果。连续的工具响应会被智能合并，避免冗余标记影响模型理解。

4. 响应生成的智能引导

{%- if add_generation_prompt %}
    {{- '<|im_start|>assistant\n' }}
    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}
        {{- '<think>\n\n</think>\n\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}

模板最后部分为响应生成提供引导，支持：

根据需要添加助手生成提示
灵活控制思考过程的启用/禁用
保持整体格式一致性

技术亮点与应用场景

Qwen3对话模板的技术亮点主要体现在：

多工具协同能力：支持动态注入工具定义，实现复杂场景下的多工具协同工作
思考与回复分离：通过<think>标签实现推理过程与最终回复的清晰分离
上下文感知能力：精确识别多轮对话中的逻辑关系，确保响应的连贯性
格式严谨统一：为不同角色消息设定规范化格式，减少歧义，提升可靠性

这些特性使得Qwen3对话模板特别适合以下应用场景：

智能助手开发：为构建类似ChatGPT、GitHub Copilot等产品提供基础架构
复杂Agent系统：支持多工具调用、多步骤推理的智能体开发
专业领域应用：如代码生成、知识问答等需要精确控制的场景

Qwen3 对话模版解读

引言

对话模板的核心价值

模板结构详解

chat_template

"chat_template": "{%- if tools %}\n    {{- '<|im_start|>system\\n' }}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- messages[0].content + '\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n    {{- \"# Tools\\n\\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\\n\\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\\n<tools>\" }}\n    {%- for tool in tools %}\n        {{- \"\\n\" }}\n        {{- tool | tojson }}\n    {%- endfor %}\n    {{- \"\\n</tools>\\n\\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\\n<tool_call>\\n{\\\"name\\\": <function-name>, \\\"arguments\\\": <args-json-object>}\\n</tool_call><|im_end|>\\n\" }}\n{%- else %}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- '<|im_start|>system\\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}\n{%- for message in messages[::-1] %}\n    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}\n    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == \"user\" and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}\n        {%- set ns.multi_step_tool = false %}\n        {%- set ns.last_query_index = index %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- for message in messages %}\n    {%- if (message.role == \"user\") or (message.role == \"system\" and not loop.first) %}\n        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"assistant\" %}\n        {%- set content = message.content %}\n        {%- set reasoning_content = '' %}\n        {%- if message.reasoning_content is defined and message.reasoning_content is not none %}\n            {%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}\n        {%- else %}\n            {%- if '</think>' in message.content %}\n                {%- set content = message.content.split('</think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n                {%- set reasoning_content = message.content.split('</think>')[0].rstrip('\\n').split('<think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n            {%- endif %}\n        {%- endif %}\n        {%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}\n            {%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n<think>\\n' + reasoning_content.strip('\\n') + '\\n</think>\\n\\n' + content.lstrip('\\n') }}\n            {%- else %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n            {%- endif %}\n        {%- else %}\n            {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n        {%- endif %}\n        {%- if message.tool_calls %}\n            {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n                {%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}\n                    {{- '\\n' }}\n                {%- endif %}\n                {%- if tool_call.function %}\n                    {%- set tool_call = tool_call.function %}\n                {%- endif %}\n                {{- '<tool_call>\\n{\"name\": \"' }}\n                {{- tool_call.name }}\n                {{- '\", \"arguments\": ' }}\n                {%- if tool_call.arguments is string %}\n                    {{- tool_call.arguments }}\n                {%- else %}\n                    {{- tool_call.arguments | tojson }}\n                {%- endif %}\n                {{- '}\\n</tool_call>' }}\n            {%- endfor %}\n        {%- endif %}\n        {{- '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"tool\" %}\n        {%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_start|>user' }}\n        {%- endif %}\n        {{- '\\n<tool_response>\\n' }}\n        {{- message.content }}\n        {{- '\\n</tool_response>' }}\n        {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_end|>\\n' }}\n        {%- endif %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n    {{- '<|im_start|>assistant\\n' }}\n    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}\n        {{- '<think>\\n\\n</think>\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}",

1. 工具调用能力的初始化

{%- if tools %}
    {{- '<|im_start|>system\n' }}
    {%- if messages[0].role 'system' %}
        {{- messages[0].content + '\n\n' }}
    {%- endif %}
    {{- "# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\n..." }}
    ...
{%- else %}
    {%- if messages[0].role 'system' %}
        {{- '<|im_start|>system\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}

这段代码首先判断是否存在可用工具。若有，则：

以<|im_start|>system标记开始系统指令
注入初始系统提示（如存在）
通过XML标签<tools>...</tools>包装所有工具定义
提供明确的工具调用格式指南

若无工具可用，则仅渲染基础系统提示。这一设计确保了模型在交互伊始就明确自身能力边界，为后续智能响应奠定基础。

2. 定位用户真实提问位置

{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}
{%- for message in messages[::-1] %}
    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}
    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == "user" and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}
        {%- set ns.multi_step_tool = false %}
        {%- set ns.last_query_index = index %}
    {%- endif %}
{%- endfor %}

这种设计特别适合复杂的多轮交互场景，例如当模型需要连续调用多个工具来解决单一问题时。

3. 多角色消息的精确渲染

{%- for message in messages %}
    {%- if (message.role "user") or (message.role "system" and not loop.first) %}
        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\n' }}
    {%- elif message.role == "assistant" %}
        ...
    {%- elif message.role == "tool" %}
        ...
    {%- endif %}
{%- endfor %}

在这一环节中，模板按照时间顺序处理所有消息，针对不同角色采用差异化处理策略：

用户消息：保持原始内容，确保用户意图完整传递
系统消息：区分首条与非首条，实现灵活的系统指令注入
助手消息：支持思考过程与回复内容的分离展示
工具消息：以特定格式包装，确保模型理解工具执行结果

助手消息的精细处理

助手消息处理是模板的一大亮点，它支持：

通过<think>...</think>标签分离推理过程与最终回复
根据消息位置（是否在最后一次用户查询之后）决定渲染策略
优雅处理多工具调用场景，确保每个<tool_call>格式规范

这种设计使得模型能够展示清晰的推理链（Chain-of-Thought），既增强了透明度，也提升了回复质量。

工具消息的规范化

<|im_start|>user
<tool_response>
工具返回内容
</tool_response>
<|im_end|>

工具消息被包装为特定格式，确保模型能够正确识别并处理工具执行结果。连续的工具响应会被智能合并，避免冗余标记影响模型理解。

4. 响应生成的智能引导

{%- if add_generation_prompt %}
    {{- '<|im_start|>assistant\n' }}
    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}
        {{- '<think>\n\n</think>\n\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}

模板最后部分为响应生成提供引导，支持：

根据需要添加助手生成提示
灵活控制思考过程的启用/禁用
保持整体格式一致性

技术亮点与应用场景

Qwen3对话模板的技术亮点主要体现在：

多工具协同能力：支持动态注入工具定义，实现复杂场景下的多工具协同工作
思考与回复分离：通过<think>标签实现推理过程与最终回复的清晰分离
上下文感知能力：精确识别多轮对话中的逻辑关系，确保响应的连贯性
格式严谨统一：为不同角色消息设定规范化格式，减少歧义，提升可靠性

这些特性使得Qwen3对话模板特别适合以下应用场景：

智能助手开发：为构建类似ChatGPT、GitHub Copilot等产品提供基础架构
复杂Agent系统：支持多工具调用、多步骤推理的智能体开发
专业领域应用：如代码生成、知识问答等需要精确控制的场景

本文标签：模版思维

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Qwen3 对话模版解读

引言

对话模板的核心价值

模板结构详解

1. 工具调用能力的初始化

2. 定位用户真实提问位置

3. 多角色消息的精确渲染

助手消息的精细处理

工具消息的规范化

4. 响应生成的智能引导

技术亮点与应用场景

Qwen3 对话模版解读

引言

对话模板的核心价值

模板结构详解

1. 工具调用能力的初始化

2. 定位用户真实提问位置

3. 多角色消息的精确渲染

助手消息的精细处理

工具消息的规范化

4. 响应生成的智能引导

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