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南陽市唐河縣、銅仁市萬山區(qū)、臨沂市郯城縣、長沙市芙蓉區(qū)、直轄縣天門市、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
重慶市大渡口區(qū)、株洲市炎陵縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、棗莊市滕州市、廣西玉林市北流市、濟寧市梁山縣、安慶市太湖縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、杭州市濱江區(qū)
上海市閔行區(qū)、定西市渭源縣、武漢市洪山區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、忻州市河曲縣、甘南迭部縣
棗莊市嶧城區(qū)、黔東南三穗縣、廣西河池市東蘭縣、甘孜白玉縣、泰州市姜堰區(qū)
東莞市石排鎮(zhèn)、安順市西秀區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、周口市西華縣、延邊琿春市、呂梁市汾陽市
大興安嶺地區(qū)塔河縣、隴南市武都區(qū)、安康市嵐皋縣、漢中市留壩縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、寧波市鄞州區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)
合肥市包河區(qū)、株洲市石峰區(qū)、紅河元陽縣、揭陽市揭西縣、海北剛察縣、東方市四更鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、洛陽市老城區(qū)、寧德市霞浦縣、昭通市水富市
宿遷市泗洪縣、湘西州鳳凰縣、廣西欽州市欽北區(qū)、南陽市方城縣、鷹潭市月湖區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、孝感市孝昌縣、肇慶市端州區(qū)、天津市寧河區(qū)
昭通市綏江縣、朝陽市龍城區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、畢節(jié)市織金縣、鄭州市登封市、海南貴南縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、呂梁市臨縣
揭陽市揭西縣、溫州市龍灣區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、北京市延慶區(qū)、六安市葉集區(qū)、駐馬店市平輿縣、湘西州花垣縣、臺州市黃巖區(qū)、大理洱源縣
深圳市坪山區(qū)、湛江市霞山區(qū)、周口市西華縣、佳木斯市樺南縣、渭南市澄城縣、溫州市龍港市、德州市陵城區(qū)
蕪湖市南陵縣、煙臺市蓬萊區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣、平?jīng)鍪徐`臺縣、湖州市吳興區(qū)、寧波市江北區(qū)
大同市新榮區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、本溪市南芬區(qū)、蘭州市榆中縣、南陽市社旗縣、果洛甘德縣、長沙市芙蓉區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)、臨高縣新盈鎮(zhèn)
揚州市寶應(yīng)縣、宜賓市長寧縣、黑河市愛輝區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、揚州市儀征市、廣西桂林市靈川縣、黑河市遜克縣、蘇州市吳江區(qū)
大同市廣靈縣、青島市市南區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、黔南都勻市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、贛州市定南縣
吉林市樺甸市、東莞市寮步鎮(zhèn)、蕪湖市弋江區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、銅仁市松桃苗族自治縣、達州市達川區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)
孝感市孝昌縣、江門市開平市、晉中市介休市、新余市渝水區(qū)、九江市廬山市
荊州市荊州區(qū)、溫州市永嘉縣、咸陽市乾縣、廣西桂林市平樂縣、廣西崇左市大新縣、贛州市全南縣、雅安市漢源縣、蘇州市昆山市、咸陽市長武縣
上海市嘉定區(qū)、杭州市臨安區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、鶴崗市綏濱縣、湘潭市雨湖區(qū)、長沙市天心區(qū)
萬寧市萬城鎮(zhèn)、廣元市蒼溪縣、長春市寬城區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)、池州市石臺縣、孝感市應(yīng)城市、鹽城市東臺市、杭州市建德市、徐州市云龍區(qū)
臺州市黃巖區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、蘭州市榆中縣、運城市絳縣、韶關(guān)市湞江區(qū)
長春市九臺區(qū)、宣城市宣州區(qū)、綏化市青岡縣、朝陽市龍城區(qū)、南通市海門區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、新余市渝水區(qū)
普洱市景東彝族自治縣、宜賓市江安縣、株洲市淥口區(qū)、廣西桂林市象山區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、商丘市睢縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、上海市崇明區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)
贛州市寧都縣、清遠市陽山縣、中山市西區(qū)街道、阜新市細河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)
昭通市魯?shù)榭h、株洲市石峰區(qū)、黃岡市黃梅縣、太原市清徐縣、昆明市五華區(qū)、雞西市恒山區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)
漢中市佛坪縣、臨沂市平邑縣、濮陽市華龍區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、臨汾市曲沃縣、重慶市開州區(qū)
黔東南臺江縣、重慶市酉陽縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、中山市黃圃鎮(zhèn)、十堰市鄖陽區(qū)、吉林市樺甸市、綿陽市鹽亭縣、本溪市南芬區(qū)
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安慶市太湖縣、紅河彌勒市、廣西北海市銀海區(qū)、慶陽市慶城縣、信陽市羅山縣、雅安市名山區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)
臨沂市臨沭縣、忻州市五寨縣、涼山甘洛縣、松原市扶余市、臨沂市沂水縣
寧夏吳忠市青銅峽市、深圳市光明區(qū)、貴陽市開陽縣、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、大連市西崗區(qū)
瓊海市石壁鎮(zhèn)、云浮市郁南縣、廣西桂林市全州縣、銅陵市銅官區(qū)、駐馬店市正陽縣、宿遷市沭陽縣
溫州市平陽縣、昭通市綏江縣、沈陽市遼中區(qū)、清遠市佛岡縣、丹東市振安區(qū)
廣西百色市隆林各族自治縣、清遠市陽山縣、大同市云州區(qū)、遂寧市蓬溪縣、上海市虹口區(qū)、鹽城市射陽縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣
銅川市宜君縣、渭南市富平縣、臨汾市吉縣、南昌市青云譜區(qū)、常德市石門縣、巴中市南江縣、阜陽市潁泉區(qū)、麗水市慶元縣、常德市安鄉(xiāng)縣、三明市寧化縣
安慶市望江縣、梅州市大埔縣、哈爾濱市香坊區(qū)、武漢市硚口區(qū)、梅州市梅江區(qū)、威海市榮成市
果洛瑪沁縣、邵陽市邵東市、東莞市石碣鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、三明市寧化縣
臨汾市古縣、長治市黎城縣、呂梁市交城縣、楚雄雙柏縣、運城市絳縣、商丘市虞城縣、肇慶市高要區(qū)
青島市平度市、陽江市陽西縣、武威市涼州區(qū)、泉州市南安市、荊州市荊州區(qū)、廣西桂林市七星區(qū)、臺州市天臺縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、安慶市太湖縣
瓊海市嘉積鎮(zhèn)、九江市德安縣、宜賓市翠屏區(qū)、駐馬店市汝南縣、淄博市臨淄區(qū)、北京市東城區(qū)、天津市薊州區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、廣西柳州市柳北區(qū)
泰州市興化市、常德市臨澧縣、定西市通渭縣、龍巖市上杭縣、寧波市江北區(qū)、武漢市蔡甸區(qū)、廣西柳州市魚峰區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、臨夏永靖縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
雅安市石棉縣、慶陽市寧縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、廈門市海滄區(qū)、泉州市永春縣
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中山市神灣鎮(zhèn)、湖州市南潯區(qū)、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、杭州市余杭區(qū)、益陽市安化縣、滁州市鳳陽縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣
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海口市瓊山區(qū)、樂山市犍為縣、阜新市細河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、銅川市印臺區(qū)、荊門市京山市
沈陽市遼中區(qū)、安康市漢陰縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、武漢市漢陽區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣
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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(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、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(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(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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