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郴州市資興市、大連市甘井子區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、泉州市永春縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、淮南市壽縣、嘉興市秀洲區(qū)
伊春市伊美區(qū)、慶陽市寧縣、長春市農(nóng)安縣、信陽市羅山縣、濮陽市南樂縣
酒泉市玉門市、北京市海淀區(qū)、宜昌市興山縣、沈陽市遼中區(qū)、焦作市山陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、寧德市壽寧縣、漯河市臨潁縣
漢中市勉縣、成都市金堂縣、咸陽市武功縣、玉樹雜多縣、贛州市定南縣、甘南舟曲縣、忻州市定襄縣、本溪市明山區(qū)、湘西州永順縣
黔南三都水族自治縣、成都市郫都區(qū)、張掖市山丹縣、甘南夏河縣、郴州市安仁縣
樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、樂山市峨眉山市、蘭州市紅古區(qū)、撫順市東洲區(qū)、德州市武城縣、德陽市綿竹市、廣西河池市宜州區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)
撫州市崇仁縣、楚雄大姚縣、廣西桂林市陽朔縣、常德市桃源縣、西寧市城西區(qū)、寧波市余姚市、遼陽市文圣區(qū)
隴南市成縣、雞西市虎林市、荊州市江陵縣、贛州市于都縣、三明市將樂縣
青島市膠州市、天水市張家川回族自治縣、達(dá)州市渠縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、宜春市靖安縣、牡丹江市穆棱市、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
佳木斯市富錦市、甘孜德格縣、黃南澤庫縣、重慶市南川區(qū)、黔西南安龍縣、湛江市麻章區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、果洛班瑪縣
廣西桂林市龍勝各族自治縣、貴陽市南明區(qū)、達(dá)州市萬源市、朔州市山陰縣、北京市東城區(qū)、東莞市虎門鎮(zhèn)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、聊城市臨清市
九江市都昌縣、東莞市東城街道、楚雄元謀縣、廈門市同安區(qū)、廣西崇左市大新縣、廣西崇左市扶綏縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、梅州市興寧市、盤錦市大洼區(qū)、安陽市龍安區(qū)、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)
榆林市佳縣、綿陽市涪城區(qū)、上饒市婺源縣、舟山市定海區(qū)、廣西玉林市博白縣、牡丹江市西安區(qū)
廣西桂林市荔浦市、哈爾濱市平房區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、南陽市鎮(zhèn)平縣、漢中市洋縣、淮安市淮陰區(qū)、榆林市吳堡縣、中山市東區(qū)街道
廣西南寧市上林縣、周口市太康縣、五指山市番陽、西安市長安區(qū)、綿陽市安州區(qū)、廣西玉林市陸川縣
新鄉(xiāng)市獲嘉縣、蕪湖市無為市、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、玉溪市澄江市、東莞市高埗鎮(zhèn)、德州市臨邑縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、九江市修水縣
寧德市柘榮縣、運(yùn)城市萬榮縣、寧德市古田縣、汕頭市龍湖區(qū)、平頂山市新華區(qū)
廈門市翔安區(qū)、長沙市岳麓區(qū)、常德市桃源縣、黃岡市羅田縣、安陽市文峰區(qū)、廣西河池市天峨縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、周口市商水縣、平頂山市寶豐縣、成都市溫江區(qū)、西安市長安區(qū)、長春市榆樹市、涼山雷波縣
武漢市江夏區(qū)、贛州市信豐縣、廈門市海滄區(qū)、淮北市杜集區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
伊春市嘉蔭縣、葫蘆島市綏中縣、酒泉市金塔縣、聊城市冠縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、臺(tái)州市黃巖區(qū)、孝感市孝南區(qū)、安陽市龍安區(qū)、資陽市安岳縣
屯昌縣西昌鎮(zhèn)、永州市冷水灘區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、青島市市北區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、三明市清流縣
臨汾市堯都區(qū)、衢州市龍游縣、廣安市華鎣市、晉中市昔陽縣、白山市長白朝鮮族自治縣
南京市溧水區(qū)、臨高縣臨城鎮(zhèn)、福州市長樂區(qū)、三明市尤溪縣、文山丘北縣、吉安市井岡山市、鶴崗市南山區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、上海市楊浦區(qū)、哈爾濱市木蘭縣
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廣州市白云區(qū)、煙臺(tái)市牟平區(qū)、吉安市井岡山市、東莞市中堂鎮(zhèn)、長治市武鄉(xiāng)縣、臨滄市滄源佤族自治縣、宜賓市南溪區(qū)、吉林市蛟河市
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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?dòng)浾?| 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(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(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單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對復(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(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(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(tái)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(gè)人用戶可立即通過通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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