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海北剛察縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、銅川市宜君縣、龍巖市連城縣、畢節(jié)市黔西市、南通市崇川區(qū)、黔東南黃平縣、濱州市惠民縣、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)
湘潭市岳塘區(qū)、廣西欽州市浦北縣、宜春市豐城市、清遠(yuǎn)市陽山縣、雙鴨山市寶山區(qū)、涼山美姑縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)
甘孜巴塘縣、淮安市漣水縣、天津市薊州區(qū)、廣州市越秀區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、商洛市柞水縣、重慶市墊江縣、滁州市鳳陽縣、文昌市文城鎮(zhèn)
洛陽市老城區(qū)、五指山市南圣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、甘孜石渠縣、巴中市南江縣、駐馬店市確山縣、廣西南寧市橫州市、海西蒙古族都蘭縣、資陽市雁江區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)
玉溪市易門縣、楚雄元謀縣、陽泉市平定縣、海口市秀英區(qū)、鹽城市阜寧縣、臺州市溫嶺市、韶關(guān)市曲江區(qū)
漢中市佛坪縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、武威市民勤縣、上饒市弋陽縣、汕尾市陸河縣
株洲市茶陵縣、成都市新津區(qū)、遵義市正安縣、南昌市安義縣、恩施州來鳳縣、蘇州市太倉市
大興安嶺地區(qū)塔河縣、焦作市中站區(qū)、伊春市金林區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、菏澤市東明縣、臨沂市郯城縣、福州市倉山區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、三明市寧化縣
玉溪市通海縣、梅州市豐順縣、涼山普格縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、松原市寧江區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、徐州市泉山區(qū)
屯昌縣南呂鎮(zhèn)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、煙臺市蓬萊區(qū)、邵陽市洞口縣、聊城市冠縣
樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、郴州市宜章縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、安康市漢濱區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、阜陽市阜南縣、廣西南寧市興寧區(qū)、渭南市臨渭區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、哈爾濱市道外區(qū)、延邊圖們市、成都市都江堰市、遼陽市宏偉區(qū)、湘西州鳳凰縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、直轄縣潛江市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、咸陽市淳化縣
湘潭市雨湖區(qū)、永州市藍(lán)山縣、常州市金壇區(qū)、鹽城市亭湖區(qū)、錦州市古塔區(qū)、甘孜雅江縣、廣西桂林市平樂縣、錦州市凌河區(qū)
佛山市三水區(qū)、南昌市南昌縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、鞍山市千山區(qū)、廣西桂林市資源縣、杭州市臨安區(qū)、新余市分宜縣、莆田市城廂區(qū)、昆明市石林彝族自治縣、文山富寧縣
淮安市金湖縣、九江市永修縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、孝感市大悟縣、晉城市沁水縣、武漢市武昌區(qū)
海南貴德縣、成都市新都區(qū)、威海市榮成市、濰坊市濰城區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、株洲市醴陵市、齊齊哈爾市訥河市、銅陵市樅陽縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、郴州市桂東縣、岳陽市臨湘市、寶雞市太白縣、伊春市金林區(qū)、南京市江寧區(qū)
鶴崗市東山區(qū)、晉中市榆社縣、廣元市蒼溪縣、棗莊市滕州市、廣西崇左市扶綏縣、朔州市山陰縣
嘉興市平湖市、三明市三元區(qū)、宜賓市長寧縣、衡陽市祁東縣、佛山市三水區(qū)
萍鄉(xiāng)市蓮花縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、阜新市太平區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、廣西百色市平果市
宜賓市屏山縣、延邊圖們市、邵陽市北塔區(qū)、資陽市安岳縣、黔東南劍河縣、新鄉(xiāng)市延津縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、文山丘北縣、廈門市翔安區(qū)
達(dá)州市渠縣、南充市蓬安縣、滁州市南譙區(qū)、濱州市無棣縣、甘南碌曲縣
德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、十堰市丹江口市、寶雞市鳳翔區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、武漢市江岸區(qū)、臨汾市浮山縣、益陽市安化縣
開封市尉氏縣、臨沂市蘭陵縣、肇慶市封開縣、運(yùn)城市垣曲縣、東莞市東坑鎮(zhèn)
大連市中山區(qū)、許昌市長葛市、宜春市上高縣、黃山市黃山區(qū)、臺州市玉環(huán)市、蘇州市吳江區(qū)
阜陽市臨泉縣、達(dá)州市渠縣、洛陽市宜陽縣、廣西百色市田陽區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣、北京市豐臺區(qū)
晉中市太谷區(qū)、雞西市麻山區(qū)、長沙市長沙縣、四平市梨樹縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、忻州市五臺縣、鶴壁市浚縣、湘西州古丈縣、濰坊市寒亭區(qū)、大理賓川縣
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隴南市宕昌縣、牡丹江市愛民區(qū)、漳州市云霄縣、迪慶德欽縣、龍巖市永定區(qū)、南通市崇川區(qū)、咸陽市興平市
懷化市芷江侗族自治縣、無錫市濱湖區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、定安縣定城鎮(zhèn)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、臨沂市平邑縣、曲靖市會澤縣、臨汾市古縣、蘭州市安寧區(qū)
儋州市和慶鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、鶴崗市向陽區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、贛州市章貢區(qū)、滁州市南譙區(qū)、德州市禹城市、瓊海市龍江鎮(zhèn)
洛陽市嵩縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、延邊延吉市、贛州市興國縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、臨汾市霍州市、鞍山市臺安縣、上海市松江區(qū)
漢中市佛坪縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、海東市化隆回族自治縣、沈陽市渾南區(qū)、甘孜道孚縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、內(nèi)江市市中區(qū)、涼山木里藏族自治縣、海南興海縣、武威市涼州區(qū)
駐馬店市遂平縣、西雙版納勐臘縣、西安市高陵區(qū)、北京市西城區(qū)、周口市鄲城縣、海口市龍華區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、雞西市城子河區(qū)
內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、鹽城市響水縣、海南興海縣、眉山市東坡區(qū)、大同市渾源縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、玉溪市易門縣、貴陽市修文縣、北京市平谷區(qū)、安慶市宿松縣
廣西河池市大化瑤族自治縣、贛州市寧都縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、銅仁市江口縣、海北剛察縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、定安縣龍門鎮(zhèn)、雙鴨山市尖山區(qū)
甘南臨潭縣、文昌市文教鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、宿遷市宿城區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、太原市尖草坪區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、廣西玉林市陸川縣
昭通市水富市、長春市農(nóng)安縣、聊城市東昌府區(qū)、梅州市豐順縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)
隴南市宕昌縣、六盤水市六枝特區(qū)、商洛市商州區(qū)、大連市中山區(qū)、遵義市桐梓縣、寶雞市渭濱區(qū)、臨汾市大寧縣、廣西欽州市浦北縣
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攀枝花市米易縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、贛州市寧都縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、杭州市桐廬縣、東莞市長安鎮(zhèn)、齊齊哈爾市拜泉縣
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衡陽市石鼓區(qū)、鞍山市臺安縣、荊門市掇刀區(qū)、牡丹江市陽明區(qū)、雞西市雞冠區(qū)、延邊敦化市、重慶市銅梁區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)
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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(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(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(yàn)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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