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吉安市吉州區(qū)、濟(jì)寧市魚臺縣、開封市龍亭區(qū)、北京市懷柔區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、萬寧市后安鎮(zhèn)、廣西崇左市扶綏縣、錦州市太和區(qū)、渭南市蒲城縣
德州市德城區(qū)、南通市海安市、遵義市赤水市、南充市順慶區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、太原市小店區(qū)、鞍山市立山區(qū)、贛州市會昌縣、常州市溧陽市、廣西北海市合浦縣
長春市榆樹市、天水市甘谷縣、南充市營山縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)漠河市、海西蒙古族茫崖市、廈門市湖里區(qū)
宜春市高安市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、玉溪市江川區(qū)、泉州市金門縣、瀘州市敘永縣、朝陽市建平縣、衢州市龍游縣、福州市長樂區(qū)
徐州市泉山區(qū)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、廣西柳州市柳城縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、齊齊哈爾市泰來縣、鐵嶺市昌圖縣、天津市武清區(qū)、延安市吳起縣
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、晉城市高平市、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、紅河開遠(yuǎn)市、安慶市宜秀區(qū)、怒江傈僳族自治州福貢縣
重慶市南川區(qū)、廣西百色市田東縣、黃石市黃石港區(qū)、平頂山市郟縣、雙鴨山市饒河縣、蘭州市七里河區(qū)
中山市橫欄鎮(zhèn)、平?jīng)鍪星f浪縣、南平市政和縣、湛江市赤坎區(qū)、綿陽市涪城區(qū)
白山市長白朝鮮族自治縣、臨沂市莒南縣、咸陽市禮泉縣、九江市廬山市、南充市南部縣、湘西州保靖縣、吉林市永吉縣、臺州市仙居縣
洛陽市新安縣、湘西州龍山縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、海東市互助土族自治縣、安順市西秀區(qū)、恩施州巴東縣、齊齊哈爾市富裕縣
四平市公主嶺市、嘉興市南湖區(qū)、東莞市東城街道、濱州市鄒平市、忻州市五寨縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、大慶市紅崗區(qū)
漳州市華安縣、濟(jì)寧市梁山縣、蘇州市吳中區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、福州市平潭縣、隴南市西和縣、鄭州市上街區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、德陽市綿竹市
寶雞市鳳翔區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、吉安市新干縣、哈爾濱市阿城區(qū)、果洛甘德縣、臺州市路橋區(qū)、濰坊市高密市、贛州市信豐縣
哈爾濱市方正縣、衢州市龍游縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、五指山市番陽、哈爾濱市道里區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、西安市鄠邑區(qū)
樂山市市中區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、鹽城市鹽都區(qū)、長治市襄垣縣
安慶市懷寧縣、呂梁市離石區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、臨汾市吉縣、廣西北海市銀海區(qū)
麗水市云和縣、內(nèi)江市隆昌市、萬寧市山根鎮(zhèn)、紹興市柯橋區(qū)、寧德市霞浦縣
常德市石門縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、哈爾濱市南崗區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗
鄭州市中牟縣、廣西崇左市江州區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、揭陽市普寧市、金昌市永昌縣
綏化市慶安縣、撫州市金溪縣、忻州市原平市、黔南福泉市、菏澤市鄄城縣、忻州市五寨縣、漳州市南靖縣、漢中市略陽縣、珠海市斗門區(qū)、佳木斯市東風(fēng)區(qū)
孝感市漢川市、成都市雙流區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、宜賓市珙縣、重慶市巫山縣、儋州市那大鎮(zhèn)、廣州市海珠區(qū)、臨沂市沂南縣
許昌市鄢陵縣、晉中市平遙縣、遵義市鳳岡縣、泉州市泉港區(qū)、吉林市樺甸市、咸陽市涇陽縣、深圳市坪山區(qū)、長春市寬城區(qū)
漢中市城固縣、麗江市永勝縣、永州市冷水灘區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、忻州市繁峙縣、九江市柴桑區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、廣西百色市德保縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、吉安市廬陵新區(qū)
漳州市長泰區(qū)、德陽市羅江區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、上海市崇明區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、日照市莒縣、臨沂市郯城縣
東莞市厚街鎮(zhèn)、懷化市溆浦縣、金華市浦江縣、哈爾濱市道外區(qū)、楚雄雙柏縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、安陽市林州市、廣州市黃埔區(qū)
婁底市冷水江市、晉城市澤州縣、宜賓市敘州區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、涼山越西縣、廣安市華鎣市、廣州市花都區(qū)
上海市黃浦區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、益陽市沅江市、駐馬店市西平縣、池州市東至縣、南平市政和縣、昆明市盤龍區(qū)、呂梁市孝義市、開封市龍亭區(qū)
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呂梁市汾陽市、伊春市南岔縣、信陽市浉河區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、廣元市昭化區(qū)、廣西河池市天峨縣、樂山市五通橋區(qū)
溫州市瑞安市、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、亳州市蒙城縣、綏化市肇東市、廣西百色市西林縣、宣城市績溪縣、周口市川匯區(qū)
大慶市龍鳳區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、臺州市天臺縣、安康市平利縣、哈爾濱市平房區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、銅仁市松桃苗族自治縣、南陽市社旗縣
屯昌縣屯城鎮(zhèn)、菏澤市定陶區(qū)、荊門市鐘祥市、眉山市仁壽縣、運(yùn)城市臨猗縣、榆林市米脂縣、隴南市西和縣
昆明市祿勸彝族苗族自治縣、果洛瑪沁縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、上海市松江區(qū)、九江市永修縣、惠州市惠東縣
郴州市資興市、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、鶴崗市南山區(qū)、西寧市湟源縣、臨沂市沂水縣、汕頭市濠江區(qū)、定安縣龍湖鎮(zhèn)
寧夏石嘴山市大武口區(qū)、廣西桂林市灌陽縣、遼陽市文圣區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)
攀枝花市米易縣、臨夏和政縣、杭州市淳安縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、鞍山市海城市、贛州市信豐縣
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榆林市綏德縣、運(yùn)城市萬榮縣、合肥市肥西縣、沈陽市和平區(qū)、青島市黃島區(qū)、三亞市吉陽區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)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(qiáng)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(jìn)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(dāng)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(xì)、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(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠(yuǎn)超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型，有復(fù)雜的機(jī)制，相當(dāng)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(dá)36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強(qiáng)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(qiáng)，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(jì)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(jī)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(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)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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