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迪慶維西傈僳族自治縣、定安縣新竹鎮(zhèn)、淮南市田家庵區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、宜賓市珙縣
文昌市錦山鎮(zhèn)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、九江市共青城市、襄陽市南漳縣、天津市靜海區(qū)、海北祁連縣、晉城市沁水縣、忻州市五臺縣
重慶市開州區(qū)、武漢市新洲區(qū)、甘孜甘孜縣、曲靖市馬龍區(qū)、黃岡市麻城市、內蒙古烏海市海勃灣區(qū)、紹興市嵊州市、東莞市大朗鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、南充市閬中市
玉溪市紅塔區(qū)、延邊汪清縣、瀘州市納溪區(qū)、九江市濂溪區(qū)、淄博市沂源縣
濟寧市任城區(qū)、蘭州市永登縣、內蒙古通遼市科爾沁區(qū)、陽江市陽西縣、內蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、瓊海市大路鎮(zhèn)、廣西桂林市秀峰區(qū)、開封市尉氏縣
果洛久治縣、臨沂市蘭陵縣、重慶市長壽區(qū)、黔西南普安縣、撫州市臨川區(qū)、濰坊市昌樂縣
甘南碌曲縣、開封市蘭考縣、贛州市于都縣、南昌市青山湖區(qū)、安康市寧陜縣、鄭州市惠濟區(qū)、廣西百色市田林縣
聊城市冠縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、重慶市江北區(qū)、襄陽市保康縣、黔南平塘縣、昆明市東川區(qū)、伊春市南岔縣、長春市朝陽區(qū)
甘南合作市、德陽市中江縣、淄博市張店區(qū)、南通市通州區(qū)、臨汾市隰縣、文昌市東郊鎮(zhèn)
昆明市祿勸彝族苗族自治縣、伊春市嘉蔭縣、內蒙古呼和浩特市托克托縣、攀枝花市西區(qū)、重慶市長壽區(qū)、寧德市福安市、上海市靜安區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、淄博市高青縣、永州市新田縣
遵義市桐梓縣、東方市天安鄉(xiāng)、臺州市路橋區(qū)、聊城市冠縣、廣西南寧市江南區(qū)、玉溪市易門縣、煙臺市萊山區(qū)、忻州市靜樂縣、甘孜白玉縣、商丘市睢陽區(qū)
咸陽市三原縣、銅川市印臺區(qū)、武漢市江岸區(qū)、萬寧市東澳鎮(zhèn)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、鶴壁市淇縣、海東市民和回族土族自治縣
濟南市天橋區(qū)、九江市瑞昌市、湖州市德清縣、太原市古交市、延安市志丹縣
婁底市婁星區(qū)、內蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、廣西貴港市港南區(qū)、長春市寬城區(qū)、濟寧市泗水縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、延安市宜川縣、鎮(zhèn)江市句容市、衢州市衢江區(qū)、常德市澧縣
成都市邛崍市、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、涼山喜德縣、內江市東興區(qū)、永州市藍山縣
濰坊市高密市、岳陽市汨羅市、呂梁市交城縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、黔東南臺江縣、南充市嘉陵區(qū)、荊州市沙市區(qū)
五指山市通什、咸陽市永壽縣、廈門市同安區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、岳陽市汨羅市
吉安市萬安縣、西雙版納勐臘縣、內蒙古呼和浩特市和林格爾縣、贛州市全南縣、涼山雷波縣、臺州市路橋區(qū)、泉州市石獅市、濟南市章丘區(qū)
太原市陽曲縣、商洛市柞水縣、北京市東城區(qū)、合肥市肥東縣、廣西南寧市上林縣、成都市青白江區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、寧波市慈溪市、廣西柳州市融水苗族自治縣、郴州市安仁縣
合肥市長豐縣、慶陽市西峰區(qū)、海北海晏縣、貴陽市白云區(qū)、濰坊市臨朐縣
德州市臨邑縣、大同市新榮區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、長治市長子縣、東莞市長安鎮(zhèn)、延邊安圖縣、黔西南興義市、荊州市江陵縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
云浮市云城區(qū)、內蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、重慶市大渡口區(qū)、楚雄元謀縣
武漢市新洲區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、平頂山市郟縣、達州市通川區(qū)、新余市分宜縣、信陽市平橋區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市
撫州市樂安縣、溫州市甌海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、佳木斯市向陽區(qū)、永州市藍山縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、潮州市潮安區(qū)
金華市東陽市、淮南市大通區(qū)、瀘州市瀘縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、果洛達日縣
大理劍川縣、淮安市金湖縣、成都市龍泉驛區(qū)、遼源市東豐縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、周口市西華縣、株洲市醴陵市、內江市市中區(qū)、郴州市臨武縣、菏澤市巨野縣
黔西南貞豐縣、德陽市廣漢市、蚌埠市五河縣、廈門市湖里區(qū)、溫州市泰順縣、西安市鄠邑區(qū)
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綿陽市三臺縣、重慶市渝中區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、寧夏銀川市永寧縣、大同市靈丘縣、無錫市宜興市、菏澤市定陶區(qū)
鐵嶺市清河區(qū)、南通市海安市、陽泉市城區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、昭通市巧家縣、十堰市丹江口市
長治市平順縣、達州市達川區(qū)、廣元市朝天區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西百色市平果市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
寶雞市太白縣、甘南合作市、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、忻州市岢嵐縣、新鄉(xiāng)市原陽縣
蘇州市姑蘇區(qū)、遵義市赤水市、內蒙古包頭市東河區(qū)、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、中山市坦洲鎮(zhèn)
池州市青陽縣、鎮(zhèn)江市揚中市、西安市新城區(qū)、運城市新絳縣、延安市洛川縣、焦作市山陽區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、九江市修水縣、宜昌市猇亭區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
德陽市廣漢市、吉林市豐滿區(qū)、鄭州市滎陽市、廣西河池市東蘭縣、懷化市沅陵縣、嘉興市海寧市、泰州市高港區(qū)、牡丹江市寧安市、大連市西崗區(qū)、臨汾市大寧縣
常德市漢壽縣、淮南市謝家集區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、四平市鐵西區(qū)、宜賓市珙縣、成都市龍泉驛區(qū)、上海市長寧區(qū)
朝陽市北票市、吉林市昌邑區(qū)、延安市宜川縣、黃岡市英山縣、盤錦市雙臺子區(qū)
商洛市山陽縣、海南共和縣、延安市子長市、昭通市大關縣、貴陽市息烽縣、內蒙古呼倫貝爾市根河市、咸寧市通城縣、福州市晉安區(qū)、黃南尖扎縣
鐵嶺市昌圖縣、海東市循化撒拉族自治縣、金華市蘭溪市、大連市普蘭店區(qū)、吉安市吉安縣
德陽市中江縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、涼山鹽源縣、四平市梨樹縣、淮安市金湖縣、東方市板橋鎮(zhèn)、甘南合作市
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上饒市廣豐區(qū)、內蒙古烏蘭察布市涼城縣、重慶市江北區(qū)、甘孜白玉縣、普洱市西盟佤族自治縣、寶雞市太白縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、常德市鼎城區(qū)
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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)新的設計及訓練。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、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，憑經驗或直覺快速作答，面對復雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復雜的機制，相當于模型要學習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，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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，總參數(shù)量235B，激活僅需22B。Qwen3預訓練數(shù)據量達36T ，并在后訓練階段多輪強化學習，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、工具調用、多語言能力等方面均大幅增強，即創(chuàng)下所有國產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，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調用工具的門檻。
同時，Qwen3原生支持MCP協(xié)議，并具備工具調用（function calling）能力，結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復雜性，實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務。
據界面新聞了解，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用Qwen3的API服務。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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