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淮安市清江浦區(qū)、佛山市三水區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、漳州市華安縣、文昌市文教鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、阜新市彰武縣、濰坊市臨朐縣、咸陽市長武縣
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、上海市虹口區(qū)、商丘市睢縣、十堰市鄖西縣、榆林市府谷縣、武威市天祝藏族自治縣
青島市膠州市、榆林市佳縣、漯河市源匯區(qū)、開封市杞縣、定西市通渭縣、呂梁市方山縣
吉安市井岡山市、商丘市梁園區(qū)、南昌市安義縣、臨汾市洪洞縣、茂名市化州市、淮北市濉溪縣、深圳市坪山區(qū)、菏澤市東明縣
沈陽市渾南區(qū)、臨滄市鳳慶縣、平頂山市魯山縣、漯河市臨潁縣、昭通市彝良縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、淄博市周村區(qū)、襄陽市保康縣
溫州市龍港市、淄博市博山區(qū)、廣西桂林市平樂縣、朝陽市龍城區(qū)、黃山市屯溪區(qū)、涼山冕寧縣、上饒市鄱陽縣、酒泉市玉門市
中山市東鳳鎮(zhèn)、大同市新榮區(qū)、云浮市云城區(qū)、長沙市雨花區(qū)、遼陽市燈塔市、徐州市賈汪區(qū)、廣州市天河區(qū)
黑河市愛輝區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、昭通市巧家縣、合肥市長豐縣、德陽市廣漢市、遵義市正安縣、濟(jì)寧市微山縣
上饒市廣信區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、曲靖市沾益區(qū)、大理洱源縣、海南興海縣、淄博市博山區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
嘉興市海鹽縣、萬寧市大茂鎮(zhèn)、瀘州市龍馬潭區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、玉溪市通海縣、麗江市華坪縣、大理南澗彝族自治縣、棗莊市市中區(qū)
嘉興市海鹽縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、黔南平塘縣、雅安市天全縣、四平市鐵東區(qū)
武漢市漢陽區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、天津市北辰區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、昭通市魯?shù)榭h、瀘州市古藺縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)
大理劍川縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、黃石市黃石港區(qū)、淮安市盱眙縣、泉州市晉江市、大同市新榮區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、榆林市靖邊縣、白銀市景泰縣
永州市寧遠(yuǎn)縣、甘南迭部縣、邵陽市洞口縣、溫州市永嘉縣、涼山會理市、臨沂市蘭山區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、滁州市明光市
遼源市龍山區(qū)、忻州市保德縣、海口市瓊山區(qū)、衡陽市衡東縣、蘇州市昆山市、長治市上黨區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)
廣西百色市德保縣、蚌埠市蚌山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、宣城市宣州區(qū)、甘南合作市、楚雄雙柏縣、東莞市企石鎮(zhèn)
郴州市汝城縣、西安市雁塔區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、阜新市海州區(qū)、佛山市禪城區(qū)、忻州市靜樂縣、安慶市太湖縣、周口市川匯區(qū)、海南同德縣
岳陽市華容縣、臨夏廣河縣、甘南舟曲縣、廣西南寧市興寧區(qū)、永州市雙牌縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、湘潭市雨湖區(qū)、寧波市奉化區(qū)、昆明市官渡區(qū)、呂梁市文水縣
鹽城市大豐區(qū)、朔州市右玉縣、涼山木里藏族自治縣、本溪市平山區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、廣西崇左市天等縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、合肥市肥西縣、阜陽市潁泉區(qū)
阿壩藏族羌族自治州茂縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、南陽市唐河縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、贛州市贛縣區(qū)、咸陽市楊陵區(qū)、昭通市鹽津縣、貴陽市觀山湖區(qū)
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廣西來賓市忻城縣、馬鞍山市花山區(qū)、宿遷市泗陽縣、蘇州市常熟市、福州市閩清縣、宜春市豐城市、廣安市岳池縣、孝感市大悟縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
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)
內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、商洛市洛南縣、白銀市景泰縣、太原市晉源區(qū)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
晉中市左權(quán)縣、濟(jì)寧市梁山縣、恩施州宣恩縣、六盤水市盤州市、寶雞市金臺區(qū)、長治市襄垣縣、隴南市禮縣
長春市榆樹市、昭通市永善縣、西安市周至縣、荊州市江陵縣、惠州市惠陽區(qū)、保山市隆陽區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、德州市武城縣
湖州市南潯區(qū)、貴陽市開陽縣、遵義市播州區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、淮安市洪澤區(qū)、滁州市天長市、玉樹治多縣、廣西北海市海城區(qū)
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榆林市米脂縣、榆林市橫山區(qū)、黔東南岑鞏縣、廣西河池市天峨縣、撫州市崇仁縣、畢節(jié)市黔西市、綿陽市北川羌族自治縣
漯河市舞陽縣、海口市龍華區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、臨沂市沂南縣、廣西南寧市上林縣、菏澤市鄄城縣
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)
廣西柳州市柳城縣、丹東市元寶區(qū)、遵義市桐梓縣、延邊安圖縣、懷化市麻陽苗族自治縣
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齊齊哈爾市克山縣、新余市分宜縣、煙臺市招遠(yuǎn)市、運(yùn)城市河津市、麗水市遂昌縣、常德市石門縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
延安市子長市、通化市柳河縣、益陽市沅江市、青島市黃島區(qū)、青島市萊西市、文山丘北縣、盤錦市大洼區(qū)、平頂山市舞鋼市
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呂梁市離石區(qū)、龍巖市上杭縣、咸陽市三原縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、中山市南頭鎮(zhèn)、榆林市子洲縣
長春市綠園區(qū)、張家界市桑植縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、九江市潯陽區(qū)、忻州市神池縣、韶關(guān)市新豐縣、大連市中山區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、西雙版納景洪市
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萍鄉(xiāng)市上栗縣、海南同德縣、涼山甘洛縣、懷化市溆浦縣、樂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、營口市鲅魚圈區(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(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，憑經(jīng)驗(yàn)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(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，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(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，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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