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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
忻州市岢嵐縣、揚州市廣陵區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、潮州市湘橋區(qū)、湘潭市湘潭縣、西安市蓮湖區(qū)、南通市啟東市
襄陽市樊城區(qū)、成都市青白江區(qū)、張掖市高臺縣、恩施州來鳳縣、重慶市奉節(jié)縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、佳木斯市湯原縣、菏澤市鄄城縣、綿陽市安州區(qū)、武威市涼州區(qū)
邵陽市隆回縣、信陽市平橋區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)
荊州市荊州區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、濟南市歷下區(qū)、江門市新會區(qū)、信陽市商城縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、廣西百色市那坡縣、海南貴南縣、玉溪市華寧縣、麗水市云和縣
廣西桂林市靈川縣、荊州市江陵縣、隴南市徽縣、銅陵市銅官區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、汕頭市潮南區(qū)、安康市嵐皋縣
臨夏和政縣、嘉興市嘉善縣、黃南尖扎縣、上饒市婺源縣、寧夏固原市原州區(qū)
海南貴德縣、宿遷市泗洪縣、北京市房山區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、懷化市新晃侗族自治縣、揚州市儀征市
雅安市蘆山縣、安順市西秀區(qū)、雞西市滴道區(qū)、平頂山市葉縣、九江市潯陽區(qū)、延安市宜川縣、汕頭市濠江區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、清遠市英德市、徐州市鼓樓區(qū)
九江市永修縣、佳木斯市湯原縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、平頂山市舞鋼市、綏化市海倫市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、慶陽市慶城縣
畢節(jié)市黔西市、成都市成華區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、廣西來賓市興賓區(qū)、三門峽市湖濱區(qū)
江門市開平市、杭州市建德市、邵陽市隆回縣、西安市周至縣、延邊延吉市
遂寧市安居區(qū)、九江市廬山市、長治市長子縣、南昌市東湖區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、漯河市舞陽縣、福州市羅源縣、蕪湖市南陵縣
信陽市商城縣、郴州市臨武縣、迪慶德欽縣、撫州市金溪縣、宜昌市興山縣、信陽市新縣
寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、重慶市江北區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、寧波市江北區(qū)、果洛瑪多縣
臨汾市大寧縣、中山市民眾鎮(zhèn)、文昌市東閣鎮(zhèn)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、宜昌市猇亭區(qū)
伊春市湯旺縣、商丘市柘城縣、楚雄大姚縣、鹽城市東臺市、廣州市越秀區(qū)、天津市武清區(qū)、宿州市靈璧縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、丹東市元寶區(qū)、昭通市大關(guān)縣
長沙市瀏陽市、綏化市望奎縣、大連市旅順口區(qū)、白山市渾江區(qū)、中山市石岐街道
東莞市大朗鎮(zhèn)、海北祁連縣、哈爾濱市雙城區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、遵義市赤水市
寧波市象山縣、上饒市鄱陽縣、廈門市翔安區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、亳州市蒙城縣、龍巖市永定區(qū)、宜春市奉新縣、張掖市高臺縣、贛州市尋烏縣
廈門市海滄區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、長春市二道區(qū)、雞西市恒山區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、湛江市吳川市、吉林市磐石市、銅川市王益區(qū)、江門市臺山市
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、樂山市夾江縣、曲靖市馬龍區(qū)、溫州市龍港市、普洱市景谷傣族彝族自治縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、寧波市奉化區(qū)
漳州市龍文區(qū)、宜春市宜豐縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、黃石市黃石港區(qū)、佳木斯市撫遠市、韶關(guān)市樂昌市、衡陽市珠暉區(qū)
大慶市肇州縣、青島市城陽區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、自貢市大安區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗
廣西柳州市柳北區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、郴州市北湖區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、東營市利津縣、鞍山市立山區(qū)、果洛班瑪縣
東莞市厚街鎮(zhèn)、漢中市南鄭區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、重慶市巴南區(qū)、連云港市連云區(qū)、忻州市寧武縣、南充市高坪區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、珠海市香洲區(qū)、撫順市順城區(qū)、黔西南普安縣、連云港市東海縣
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成都市都江堰市、忻州市寧武縣、宜昌市猇亭區(qū)、洛陽市宜陽縣、湛江市遂溪縣、開封市龍亭區(qū)、玉樹玉樹市、臨汾市隰縣、邵陽市北塔區(qū)
黔南荔波縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、樂山市五通橋區(qū)、長春市農(nóng)安縣、遂寧市蓬溪縣、晉城市陵川縣、銅仁市江口縣、寧波市奉化區(qū)
焦作市孟州市、大慶市薩爾圖區(qū)、隨州市曾都區(qū)、洛陽市老城區(qū)、梅州市豐順縣
長春市二道區(qū)、綏化市安達市、新余市渝水區(qū)、晉中市壽陽縣、南京市六合區(qū)、聊城市莘縣、黃岡市麻城市
西安市新城區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、永州市江永縣、昆明市官渡區(qū)、海西蒙古族天峻縣、天津市紅橋區(qū)
濱州市濱城區(qū)、海北門源回族自治縣、贛州市定南縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、河源市源城區(qū)、舟山市岱山縣、廣安市廣安區(qū)、南京市雨花臺區(qū)
福州市鼓樓區(qū)、玉溪市澄江市、紅河元陽縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、六安市金寨縣、東方市三家鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、自貢市自流井區(qū)、貴陽市清鎮(zhèn)市、九江市柴桑區(qū)
廣安市岳池縣、宜昌市夷陵區(qū)、泰州市興化市、菏澤市成武縣、信陽市浉河區(qū)、聊城市陽谷縣
樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、三門峽市澠池縣、濰坊市高密市、廣西防城港市港口區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、樂山市金口河區(qū)、文山富寧縣、泰州市興化市
晉中市靈石縣、大理云龍縣、重慶市忠縣、湛江市雷州市、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、新余市分宜縣、衡陽市蒸湘區(qū)、寶雞市麟游縣、西寧市湟源縣
甘孜德格縣、北京市朝陽區(qū)、合肥市巢湖市、肇慶市四會市、延安市宜川縣、孝感市安陸市、廈門市海滄區(qū)、天水市張家川回族自治縣、銅仁市萬山區(qū)
上海市崇明區(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、臨夏永靖縣、陽江市江城區(qū)、大理南澗彝族自治縣
涼山會東縣、哈爾濱市道外區(qū)、吉林市舒蘭市、安慶市潛山市、呂梁市交口縣
無錫市錫山區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、南充市閬中市、海西蒙古族都蘭縣
徐州市銅山區(qū)、濟寧市曲阜市、麗水市縉云縣、宜賓市南溪區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、樂山市犍為縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、荊州市監(jiān)利市、龍巖市上杭縣
駐馬店市泌陽縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、東營市廣饒縣、北京市大興區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、泰州市泰興市、安陽市安陽縣、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
廣元市利州區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、孝感市安陸市、臨汾市蒲縣、武漢市新洲區(qū)、貴陽市開陽縣
榆林市吳堡縣、溫州市蒼南縣、濰坊市坊子區(qū)、長春市榆樹市、三門峽市湖濱區(qū)、貴陽市白云區(qū)、茂名市信宜市
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
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果洛班瑪縣、廣州市海珠區(qū)、洛陽市伊川縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、鞍山市臺安縣、臨沂市平邑縣、益陽市安化縣、太原市尖草坪區(qū)
東莞市石龍鎮(zhèn)、牡丹江市東安區(qū)、青島市市南區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、紹興市越城區(qū)、廣安市鄰水縣、齊齊哈爾市富裕縣
雅安市天全縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、臨汾市安澤縣、株洲市醴陵市、江門市江海區(qū)、上饒市萬年縣
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濰坊市昌樂縣、慶陽市合水縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、煙臺市福山區(qū)、常州市武進區(qū)
紅河石屏縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、武漢市黃陂區(qū)、撫順市撫順縣、甘孜白玉縣、株洲市天元區(qū)、榆林市橫山區(qū)
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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