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西安市臨潼區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣安市華鎣市、朝陽市雙塔區(qū)、寶雞市眉縣
隴南市兩當縣、梅州市興寧市、瓊海市長坡鎮(zhèn)、蕪湖市無為市、連云港市東海縣
常德市澧縣、寧德市柘榮縣、永州市江華瑤族自治縣、雅安市漢源縣、海西蒙古族天峻縣、廣西玉林市福綿區(qū)、徐州市銅山區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)
天水市張家川回族自治縣、泉州市安溪縣、麗水市景寧畬族自治縣、安陽市殷都區(qū)、通化市二道江區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、寧夏銀川市靈武市、長治市潞城區(qū)
滁州市鳳陽縣、黃山市歙縣、臨夏康樂縣、阜陽市潁州區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、阜陽市臨泉縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、清遠市英德市
廣西欽州市欽南區(qū)、開封市祥符區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣、南京市建鄴區(qū)、榆林市清澗縣、廣西崇左市大新縣、婁底市冷水江市、懷化市中方縣、儋州市南豐鎮(zhèn)
溫州市平陽縣、五指山市毛陽、東莞市厚街鎮(zhèn)、鶴崗市興安區(qū)、安康市平利縣、臺州市溫嶺市、株洲市攸縣、楚雄雙柏縣、湘西州吉首市、甘孜鄉(xiāng)城縣
廣西河池市天峨縣、重慶市城口縣、杭州市上城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、佛山市順德區(qū)、宜春市樟樹市、恩施州恩施市、上海市徐匯區(qū)
溫州市永嘉縣、三亞市吉陽區(qū)、吉安市永新縣、重慶市璧山區(qū)、果洛甘德縣、晉城市澤州縣、沈陽市沈北新區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、三明市三元區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣
迪慶維西傈僳族自治縣、榆林市靖邊縣、佳木斯市前進區(qū)、婁底市漣源市、紅河河口瑤族自治縣、南昌市灣里區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、三明市三元區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市
臨汾市安澤縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、邵陽市綏寧縣、蚌埠市懷遠縣、六安市霍邱縣
三門峽市湖濱區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、清遠市連州市、重慶市忠縣、蚌埠市淮上區(qū)、巴中市南江縣、成都市金牛區(qū)、忻州市寧武縣
寶雞市眉縣、青島市膠州市、信陽市浉河區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、大慶市龍鳳區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、湛江市徐聞縣、昭通市鹽津縣、長治市潞城區(qū)
貴陽市南明區(qū)、龍巖市長汀縣、杭州市蕭山區(qū)、延安市延長縣、吉安市井岡山市
東莞市石龍鎮(zhèn)、襄陽市樊城區(qū)、蘇州市太倉市、張掖市民樂縣、日照市東港區(qū)
吉林市磐石市、永州市新田縣、龍巖市武平縣、杭州市拱墅區(qū)、寧波市海曙區(qū)、南京市江寧區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、淮北市杜集區(qū)
漳州市平和縣、清遠市陽山縣、信陽市潢川縣、廈門市湖里區(qū)、武威市古浪縣、東莞市東城街道
天津市寧河區(qū)、徐州市賈汪區(qū)、常州市金壇區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、開封市鼓樓區(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、常德市臨澧縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
北京市通州區(qū)、上海市金山區(qū)、濰坊市高密市、榆林市橫山區(qū)、黔南貴定縣、遵義市鳳岡縣、許昌市襄城縣、南充市閬中市、三明市永安市、運城市垣曲縣
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)、濟南市歷城區(qū)、泰州市靖江市、蕪湖市鏡湖區(qū)、洛陽市孟津區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、咸陽市永壽縣
隴南市康縣、咸陽市涇陽縣、沈陽市康平縣、內(nèi)江市市中區(qū)、曲靖市羅平縣、湘潭市湘潭縣
淮安市金湖縣、淮安市洪澤區(qū)、大同市云岡區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、曲靖市陸良縣、無錫市惠山區(qū)、榆林市府谷縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、黃岡市團風(fēng)縣
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咸寧市嘉魚縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、葫蘆島市興城市、甘孜爐霍縣、鎮(zhèn)江市揚中市
海南同德縣、平頂山市湛河區(qū)、攀枝花市米易縣、連云港市灌云縣、邵陽市城步苗族自治縣、濟南市歷下區(qū)、黔南惠水縣、宜春市豐城市
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阿里發(fā)布最強開源模型Qwen3，成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
4月29日凌晨，阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3，參數(shù)量僅為DeepSeek-R1的1/3，成本大幅下降，性能全面超越R1、OpenAI-o1等全球頂尖模型，登頂全球最強開源模型。Qwen3是國內(nèi)首個“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進同一個模型，對簡單需求可低算力“秒回”答案，對復(fù)雜問題可多步驟“深度思考”，大大節(jié)省算力消耗。
“混合推理”相當于把頂尖的推理模型和非推理模型集成到同一個模型里去，需要極其精細、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(xùn)練。目前，熱門模型中只有千問3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。
在“推理模式”下，模型會執(zhí)行更多中間步驟，如分解問題、逐步推導(dǎo)、驗證答案等，給出更深思熟慮的答案；而在“非推理模式”下，模型會直接生成答案。同一個模型，可以完成“快思考”和“慢思考”，這類似于人類在回答簡單問題時，憑經(jīng)驗或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型，有復(fù)雜的機制，相當于模型要學(xué)習(xí)兩種不同的輸出分布，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓(xùn)練過程的訓(xùn)練策略。
“推理/非推理”二合一的混合推理模型，既提升了模型本身的智能水平，又整體降低了算力資源消耗。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，成本還出現(xiàn)了下降。
在性能方面，Qwen3采用混合專家（MoE）架構(gòu)，總參數(shù)量235B，激活僅需22B。Qwen3預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(xué)習(xí)，將非思考模式無縫整合到思考模型中。
評測顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語言能力等方面均大幅增強，即創(chuàng)下所有國產(chǎn)模型及全球開源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測評中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評估模型人類偏好對齊的ArenaHard測評中，Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時，Qwen3的部署成本還大幅下降，僅需4張H20即可部署Qwen3滿血版，顯存占用僅為性能相近模型的三分之一。
Qwen3還提供了豐富的模型版本，包含2款30B、235B的MoE模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款密集模型，每款模型均斬獲同尺寸開源模型SOTA（最佳性能）：Qwen3的30B參數(shù)MoE模型實現(xiàn)了10倍以上的模型性能杠桿提升，僅激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；Qwen3的稠密模型性能繼續(xù)突破，一半的參數(shù)量可實現(xiàn)同樣的高性能，如32B版本的Qwen3模型可跨級超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3為即將到來的智能體Agent和大模型應(yīng)用爆發(fā)提供了更好的支持。在評估模型Agent能力的BFCL評測中，Qwen3創(chuàng)下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型，將大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻。
同時，Qwen3原生支持MCP協(xié)議，并具備工具調(diào)用（function calling）能力，結(jié)合封裝了工具調(diào)用模板和工具調(diào)用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復(fù)雜性，實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務(wù)。
據(jù)界面新聞了解，Qwen3系列模型依舊采用寬松的Apache2.0協(xié)議開源，并首次支持119多種語言，全球開發(fā)者、研究機構(gòu)和企業(yè)均可免費在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺下載模型并商用，也可以通過阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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