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岳陽市華容縣、中山市南頭鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、廣西賀州市鐘山縣、呂梁市石樓縣、自貢市沿灘區(qū)、楚雄大姚縣、太原市迎澤區(qū)
樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、安康市漢濱區(qū)、廣西桂林市平樂縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、呂梁市離石區(qū)
蘭州市安寧區(qū)、湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、天津市紅橋區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、懷化市溆浦縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、白山市渾江區(qū)、鄭州市滎陽市、德陽市綿竹市、泉州市永春縣、蚌埠市淮上區(qū)、上海市徐匯區(qū)
上海市閔行區(qū)、東莞市石龍鎮(zhèn)、牡丹江市林口縣、錦州市黑山縣、錦州市義縣、中山市南區(qū)街道、文昌市東閣鎮(zhèn)、海西蒙古族都蘭縣、常州市天寧區(qū)
武漢市黃陂區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、臨夏臨夏縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、臨沂市莒南縣、濮陽市南樂縣
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南通市如東縣、南京市雨花臺區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、西雙版納景洪市
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、咸寧市崇陽縣、贛州市龍南市、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、畢節(jié)市織金縣
上饒市鉛山縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)、通化市梅河口市、重慶市渝北區(qū)、咸陽市三原縣、菏澤市定陶區(qū)、長春市農(nóng)安縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、白銀市景泰縣、牡丹江市東寧市
定西市漳縣、六盤水市六枝特區(qū)、河源市和平縣、洛陽市欒川縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、紹興市新昌縣、玉溪市澄江市、四平市公主嶺市
深圳市福田區(qū)、定西市安定區(qū)、婁底市婁星區(qū)、衡陽市雁峰區(qū)、海北剛察縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、黃岡市紅安縣、南京市江寧區(qū)
吉林市龍?zhí)秴^(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、揚州市廣陵區(qū)、黃山市黟縣、黔南羅甸縣、懷化市辰溪縣、天津市東麗區(qū)、九江市武寧縣、鶴崗市綏濱縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
吉林市樺甸市、福州市閩清縣、遵義市正安縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、遵義市鳳岡縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、渭南市大荔縣、楚雄楚雄市、普洱市墨江哈尼族自治縣
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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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