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天津市寶坻區(qū)、廣西貴港市桂平市、南充市順慶區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、常德市臨澧縣
宣城市績(jī)溪縣、鷹潭市余江區(qū)、宣城市郎溪縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、荊州市監(jiān)利市
宜賓市江安縣、吉林市永吉縣、銅陵市樅陽(yáng)縣、三明市泰寧縣、保山市龍陵縣、濮陽(yáng)市華龍區(qū)
杭州市濱江區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市開(kāi)魯縣、淮安市漣水縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、重慶市北碚區(qū)、太原市陽(yáng)曲縣、滁州市全椒縣、延邊安圖縣
廣西南寧市良慶區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、棗莊市嶧城區(qū)、鐵嶺市西豐縣、汕頭市龍湖區(qū)、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、樂(lè)山市沙灣區(qū)、葫蘆島市建昌縣、銅陵市義安區(qū)
湖州市長(zhǎng)興縣、三明市建寧縣、雙鴨山市饒河縣、通化市柳河縣、許昌市襄城縣、鷹潭市月湖區(qū)
銅仁市沿河土家族自治縣、上饒市德興市、杭州市余杭區(qū)、上饒市萬(wàn)年縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、贛州市上猶縣
太原市晉源區(qū)、黃石市下陸區(qū)、衢州市柯城區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、周口市西華縣
臨汾市鄉(xiāng)寧縣、潮州市饒平縣、上饒市廣豐區(qū)、寶雞市千陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、綿陽(yáng)市鹽亭縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、懷化市會(huì)同縣
上海市長(zhǎng)寧區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、寧夏吳忠市鹽池縣、長(zhǎng)春市南關(guān)區(qū)、錦州市黑山縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)、廣元市朝天區(qū)、白銀市平川區(qū)
海口市秀英區(qū)、宜昌市猇亭區(qū)、合肥市肥西縣、宿遷市宿豫區(qū)、駐馬店市西平縣
文昌市錦山鎮(zhèn)、廣西柳州市融水苗族自治縣、廣西北海市合浦縣、南平市政和縣、晉中市介休市、東營(yíng)市河口區(qū)、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣
中山市中山港街道、甘孜稻城縣、張掖市甘州區(qū)、臺(tái)州市椒江區(qū)、晉中市祁縣、合肥市長(zhǎng)豐縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、中山市西區(qū)街道
六安市舒城縣、牡丹江市綏芬河市、廈門市海滄區(qū)、安慶市懷寧縣、無(wú)錫市江陰市、宜春市袁州區(qū)
衡陽(yáng)市衡陽(yáng)縣、江門市江海區(qū)、龍巖市上杭縣、洛陽(yáng)市老城區(qū)、西雙版納勐臘縣
萍鄉(xiāng)市上栗縣、海南同德縣、涼山甘洛縣、懷化市溆浦縣、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、廣西桂林市秀峰區(qū)、寧夏固原市涇源縣、營(yíng)口市鲅魚(yú)圈區(qū)
廣州市白云區(qū)、南陽(yáng)市淅川縣、伊春市伊美區(qū)、云浮市郁南縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、湖州市德清縣、鄭州市中牟縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、廣州市增城區(qū)、晉中市左權(quán)縣
銅川市宜君縣、臨夏康樂(lè)縣、曲靖市會(huì)澤縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣
黃岡市武穴市、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、濟(jì)源市市轄區(qū)、九江市修水縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、張家界市慈利縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、涼山金陽(yáng)縣
德宏傣族景頗族自治州芒市、南陽(yáng)市鄧州市、雅安市寶興縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、寶雞市鳳縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、西安市閻良區(qū)
鄂州市華容區(qū)、廣州市花都區(qū)、三門峽市靈寶市、衡陽(yáng)市衡山縣、定西市渭源縣、忻州市保德縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、雙鴨山市寶山區(qū)
重慶市大渡口區(qū)、德陽(yáng)市中江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、甘孜道孚縣
恩施州巴東縣、朔州市山陰縣、本溪市溪湖區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、樂(lè)山市夾江縣、丹東市東港市、三亞市海棠區(qū)、昭通市巧家縣
東莞市高埗鎮(zhèn)、開(kāi)封市順河回族區(qū)、九江市湖口縣、張家界市慈利縣、綿陽(yáng)市鹽亭縣、咸陽(yáng)市旬邑縣
齊齊哈爾市克東縣、撫州市樂(lè)安縣、呂梁市方山縣、玉樹(shù)雜多縣、亳州市利辛縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、紹興市新昌縣、廈門市翔安區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)
株洲市茶陵縣、玉樹(shù)囊謙縣、漢中市南鄭區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、昆明市西山區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、岳陽(yáng)市華容縣、湛江市廉江市、安康市漢陰縣
三明市永安市、鞍山市岫巖滿族自治縣、平頂山市魯山縣、晉中市和順縣、六安市裕安區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、東方市八所鎮(zhèn)
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定安縣雷鳴鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、長(zhǎng)治市黎城縣、南充市閬中市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、阜新市太平區(qū)、定西市臨洮縣
白山市臨江市、東方市天安鄉(xiāng)、雞西市虎林市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、南京市鼓樓區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、長(zhǎng)春市德惠市
果洛瑪沁縣、阜陽(yáng)市界首市、南充市高坪區(qū)、四平市雙遼市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、汕尾市城區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)
哈爾濱市平房區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、武漢市東西湖區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、馬鞍山市和縣、黑河市愛(ài)輝區(qū)、十堰市丹江口市
阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、溫州市永嘉縣、安康市平利縣、濱州市博興縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、樂(lè)山市市中區(qū)、呂梁市石樓縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、吉安市峽江縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
信陽(yáng)市息縣、雅安市名山區(qū)、呂梁市方山縣、萬(wàn)寧市大茂鎮(zhèn)、定西市渭源縣、東莞市萬(wàn)江街道、信陽(yáng)市商城縣、哈爾濱市巴彥縣、永州市新田縣、福州市羅源縣
沈陽(yáng)市于洪區(qū)、銅陵市郊區(qū)、沈陽(yáng)市和平區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、楚雄武定縣、成都市雙流區(qū)、南陽(yáng)市淅川縣
青島市平度市、三門峽市湖濱區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、贛州市瑞金市、遼陽(yáng)市宏偉區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、曲靖市羅平縣、樂(lè)山市沐川縣
大慶市大同區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、澄邁縣中興鎮(zhèn)、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、甘孜得榮縣、伊春市湯旺縣、東方市板橋鎮(zhèn)、錦州市義縣
棗莊市滕州市、萬(wàn)寧市山根鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、重慶市武隆區(qū)、贛州市寧都縣、臨汾市曲沃縣
邵陽(yáng)市洞口縣、玉溪市峨山彝族自治縣、河源市龍川縣、寧夏固原市涇源縣、紅河河口瑤族自治縣、寧波市象山縣、安慶市迎江區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)
廣西欽州市欽北區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、沈陽(yáng)市大東區(qū)、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、鄂州市梁子湖區(qū)
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甘孜得榮縣、樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、重慶市榮昌區(qū)、安陽(yáng)市林州市、聊城市東昌府區(qū)、鶴壁市淇縣、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、成都市簡(jiǎn)陽(yáng)市
淮南市八公山區(qū)、定西市安定區(qū)、淮北市相山區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、南平市光澤縣、廣西南寧市良慶區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、廣州市番禺區(qū)
西寧市湟中區(qū)、上饒市弋陽(yáng)縣、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、青島市嶗山區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、廣西北海市海城區(qū)、廣州市白云區(qū)、恩施州來(lái)鳳縣、成都市金牛區(qū)
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贛州市瑞金市、三明市永安市、廣州市黃埔區(qū)、重慶市大足區(qū)、龍巖市永定區(qū)、遼陽(yáng)市宏偉區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、伊春市烏翠區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)源模型Qwen3，成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
4月29日凌晨，阿里巴巴開(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3，參數(shù)量?jī)H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(kāi)源模型。Qwen3是國(guó)內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個(gè)模型，對(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)復(fù)雜問(wèn)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(gè)模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計(jì)及訓(xùn)練。目前，熱門模型中只有千問(wèn)3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。
在“推理模式”下，模型會(huì)執(zhí)行更多中間步驟，如分解問(wèn)題、逐步推導(dǎo)、驗(yàn)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(huì)直接生成答案。同一個(gè)模型，可以完成“快思考”和“慢思考”，這類似于人類在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)快速作答，面對(duì)復(fù)雜難題時(shí)再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計(jì)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(gè)模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗(yàn)訓(xùn)練過(guò)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?yàn)?/span>如此，Qwen3在性能大幅提升的同時(shí)，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(wú)縫整合到思考模型中。
評(píng)測(cè)顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)產(chǎn)模型及全球開(kāi)源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開(kāi)源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)中，Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時(shí)，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(kāi)源模型SOTA（最佳性能）：Qwen3的30B參數(shù)MoE模型實(shí)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(shí)現(xiàn)同樣的高性能，如32B版本的Qwen3模型可跨級(jí)超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3為即將到來(lái)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(shí)，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(shí)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(tái)下載模型并商用，也可以通過(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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