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天津市河?xùn)|區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、白山市撫松縣、東莞市東城街道、臺(tái)州市路橋區(qū)、淮安市清江浦區(qū)、呂梁市中陽縣、廣西河池市南丹縣、六盤水市六枝特區(qū)
廣安市鄰水縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、雞西市滴道區(qū)、廣西賀州市平桂區(qū)、黃石市下陸區(qū)、天津市南開區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)
臨沂市莒南縣、玉溪市通海縣、寧德市壽寧縣、涼山會(huì)東縣、綏化市安達(dá)市、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、上海市松江區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)
渭南市大荔縣、紹興市上虞區(qū)、徐州市銅山區(qū)、呂梁市文水縣、自貢市貢井區(qū)、德州市武城縣、杭州市拱墅區(qū)、孝感市孝南區(qū)、商丘市梁園區(qū)、銅陵市郊區(qū)
菏澤市牡丹區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、贛州市龍南市、大慶市肇州縣、遵義市桐梓縣、重慶市酉陽縣、上饒市弋陽縣
哈爾濱市木蘭縣、泰州市靖江市、吉林市昌邑區(qū)、武威市古浪縣、渭南市大荔縣、成都市青白江區(qū)、慶陽市正寧縣、莆田市仙游縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣
大理劍川縣、撫順市新賓滿族自治縣、蘭州市榆中縣、廣西南寧市隆安縣、韶關(guān)市南雄市、隨州市隨縣
徐州市云龍區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、天津市津南區(qū)、池州市東至縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、三門峽市靈寶市、漢中市略陽縣、北京市房山區(qū)
梅州市五華縣、信陽市羅山縣、天水市甘谷縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、南昌市南昌縣、延安市寶塔區(qū)、玉樹雜多縣、長(zhǎng)沙市開福區(qū)、遼陽市遼陽縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)
廣西北海市鐵山港區(qū)、漳州市東山縣、濱州市陽信縣、忻州市代縣、九江市瑞昌市、重慶市巫山縣、大理漾濞彝族自治縣、雅安市漢源縣、淮安市盱眙縣
三明市泰寧縣、玉溪市易門縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、六盤水市水城區(qū)、上海市普陀區(qū)、昭通市永善縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)
邵陽市邵陽縣、岳陽市湘陰縣、廣西桂林市興安縣、平頂山市湛河區(qū)、福州市連江縣、廣西河池市鳳山縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、雙鴨山市寶清縣
十堰市竹溪縣、運(yùn)城市萬榮縣、哈爾濱市松北區(qū)、焦作市中站區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、泉州市泉港區(qū)
淄博市張店區(qū)、涼山布拖縣、蕪湖市南陵縣、東方市大田鎮(zhèn)、海東市平安區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)
東營市河口區(qū)、漳州市南靖縣、吉林市舒蘭市、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、南平市松溪縣、平頂山市郟縣、煙臺(tái)市棲霞市、玉溪市江川區(qū)、馬鞍山市和縣、濟(jì)南市章丘區(qū)
楚雄永仁縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、隴南市兩當(dāng)縣、沈陽市大東區(qū)、湛江市徐聞縣
大理鶴慶縣、新鄉(xiāng)市延津縣、深圳市龍崗區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、焦作市溫縣、安康市鎮(zhèn)坪縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、麗江市永勝縣、長(zhǎng)沙市瀏陽市
黃石市黃石港區(qū)、徐州市泉山區(qū)、德陽市廣漢市、揚(yáng)州市高郵市、河源市和平縣、漢中市略陽縣、北京市順義區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、青島市市南區(qū)
北京市大興區(qū)、廣元市朝天區(qū)、南京市浦口區(qū)、天津市東麗區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)
黔東南天柱縣、濟(jì)寧市梁山縣、晉中市太谷區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、泉州市永春縣、伊春市豐林縣、萬寧市山根鎮(zhèn)
張掖市山丹縣、甘南迭部縣、重慶市城口縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、渭南市蒲城縣、武威市天祝藏族自治縣
合肥市廬陽區(qū)、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、廣西南寧市賓陽縣、南昌市進(jìn)賢縣、成都市金堂縣、徐州市云龍區(qū)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、黔東南錦屏縣、亳州市渦陽縣、東莞市南城街道、成都市彭州市、延安市黃龍縣
鹽城市阜寧縣、重慶市榮昌區(qū)、中山市石岐街道、咸陽市旬邑縣、南京市六合區(qū)、渭南市合陽縣、湘西州鳳凰縣、宿州市靈璧縣、廣西桂林市平樂縣
南陽市新野縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、湘西州永順縣、吉林市昌邑區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、衢州市柯城區(qū)、洛陽市嵩縣
重慶市奉節(jié)縣、海南同德縣、天津市河?xùn)|區(qū)、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、安慶市迎江區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)
懷化市鶴城區(qū)、廣西柳州市融安縣、深圳市龍華區(qū)、湖州市安吉縣、錦州市黑山縣、重慶市巫山縣、寧夏吳忠市同心縣
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廣元市旺蒼縣、松原市寧江區(qū)、晉中市平遙縣、銅仁市思南縣、佛山市順德區(qū)、廣西百色市那坡縣、東營市墾利區(qū)
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南陽市社旗縣、湘西州瀘溪縣、南陽市新野縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、雙鴨山市集賢縣、臨汾市翼城縣
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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?jī)H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(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)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(jiǎn)單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對(duì)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(píng)測(cè)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(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)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(jí)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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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