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莆田市秀嶼區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、四平市鐵西區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、天水市清水縣、馬鞍山市博望區(qū)
常德市津市市、寧波市海曙區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、贛州市安遠縣、廣州市荔灣區(qū)、青島市城陽區(qū)、清遠市連南瑤族自治縣、成都市青羊區(qū)
懷化市靖州苗族侗族自治縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、泰安市東平縣、涼山美姑縣、雙鴨山市四方臺區(qū)
泰州市泰興市、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、廣州市從化區(qū)、甘南卓尼縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、泉州市石獅市
濟寧市梁山縣、廣西玉林市博白縣、廣西柳州市鹿寨縣、蚌埠市淮上區(qū)、大慶市肇州縣、武威市天祝藏族自治縣、西安市灞橋區(qū)、郴州市桂東縣、麗水市蓮都區(qū)
本溪市本溪滿族自治縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、安順市普定縣、銅川市印臺區(qū)、駐馬店市確山縣、婁底市婁星區(qū)、隴南市成縣、青島市即墨區(qū)、商丘市睢縣
佳木斯市樺南縣、常德市鼎城區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、黔西南普安縣、五指山市番陽、咸陽市乾縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、六安市金安區(qū)、白山市撫松縣、龍巖市武平縣、嘉興市海鹽縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、武威市涼州區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、資陽市雁江區(qū)
梅州市大埔縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、金華市永康市、徐州市新沂市、黔東南凱里市、滁州市明光市
吉安市峽江縣、信陽市新縣、黔南甕安縣、撫州市廣昌縣、齊齊哈爾市訥河市、齊齊哈爾市依安縣、重慶市長壽區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、淄博市張店區(qū)、焦作市武陟縣
滁州市明光市、三門峽市澠池縣、太原市萬柏林區(qū)、中山市南朗鎮(zhèn)、武威市天祝藏族自治縣
定西市通渭縣、莆田市涵江區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、廣州市越秀區(qū)、咸寧市通山縣、梅州市興寧市、營口市老邊區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
廣西百色市靖西市、昭通市威信縣、忻州市忻府區(qū)、成都市雙流區(qū)、孝感市云夢縣、西寧市湟中區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、大同市云州區(qū)、岳陽市平江縣、南陽市鎮(zhèn)平縣
黔西南興仁市、煙臺市芝罘區(qū)、廣西欽州市浦北縣、重慶市巫山縣、南通市如皋市、廣西防城港市上思縣、臨汾市大寧縣、洛陽市偃師區(qū)、眉山市東坡區(qū)
衢州市江山市、煙臺市萊山區(qū)、吉林市永吉縣、漢中市佛坪縣、貴陽市云巖區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、周口市淮陽區(qū)、紅河石屏縣、廣西河池市東蘭縣
梅州市大埔縣、廣西梧州市蒙山縣、甘孜甘孜縣、大連市中山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣西貴港市平南縣、自貢市沿灘區(qū)
洛陽市汝陽縣、紹興市上虞區(qū)、西安市灞橋區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、六盤水市水城區(qū)、南平市松溪縣、吉林市豐滿區(qū)、荊州市石首市、涼山西昌市、西安市周至縣
安陽市北關(guān)區(qū)、貴陽市修文縣、淮北市杜集區(qū)、樂山市金口河區(qū)、茂名市化州市、牡丹江市綏芬河市、中山市黃圃鎮(zhèn)、安陽市湯陰縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗
茂名市電白區(qū)、綏化市北林區(qū)、朝陽市朝陽縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、綏化市明水縣、成都市簡陽市、咸陽市彬州市、昆明市安寧市、懷化市芷江侗族自治縣、廈門市翔安區(qū)
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、恩施州建始縣、白銀市白銀區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、朔州市平魯區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、朔州市朔城區(qū)、懷化市鶴城區(qū)
孝感市孝南區(qū)、宜賓市興文縣、棗莊市山亭區(qū)、瀘州市敘永縣、陽江市陽東區(qū)、廣西梧州市岑溪市、韶關(guān)市南雄市、天津市河西區(qū)
臺州市臨海市、鐵嶺市調(diào)兵山市、臨夏廣河縣、重慶市開州區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、開封市禹王臺區(qū)、遼源市西安區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣
煙臺市萊陽市、開封市順河回族區(qū)、濮陽市范縣、鶴崗市東山區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、渭南市大荔縣
哈爾濱市五常市、內(nèi)江市資中縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、廣元市青川縣、青島市市北區(qū)、保山市昌寧縣、佳木斯市郊區(qū)
大連市甘井子區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、平頂山市石龍區(qū)、南昌市安義縣、宜春市靖安縣、定西市隴西縣、大連市莊河市
亳州市渦陽縣、臺州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、黔南福泉市、紹興市越城區(qū)、西寧市湟中區(qū)、忻州市定襄縣、東莞市莞城街道、濰坊市青州市、吉林市舒蘭市
德州市武城縣、呂梁市興縣、呂梁市離石區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、渭南市合陽縣、佳木斯市郊區(qū)、懷化市沅陵縣、韶關(guān)市仁化縣、佛山市禪城區(qū)
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阜新市太平區(qū)、濟寧市曲阜市、洛陽市宜陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山冕寧縣、忻州市五寨縣、宣城市旌德縣、韶關(guān)市武江區(qū)、成都市金牛區(qū)
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昆明市晉寧區(qū)、撫州市南城縣、鞍山市千山區(qū)、延安市富縣、泰安市新泰市、信陽市新縣
內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、洛陽市偃師區(qū)、長治市長子縣、阜陽市太和縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、寧夏銀川市靈武市、瀘州市古藺縣、海北祁連縣
大理漾濞彝族自治縣、濟南市市中區(qū)、漳州市平和縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、涼山西昌市
重慶市大足區(qū)、眉山市東坡區(qū)、南昌市進賢縣、眉山市仁壽縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗
渭南市臨渭區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、忻州市神池縣、雞西市恒山區(qū)、上海市虹口區(qū)、延邊汪清縣、鞍山市千山區(qū)
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綿陽市梓潼縣、呂梁市石樓縣、九江市濂溪區(qū)、長春市雙陽區(qū)、南平市建陽區(qū)
渭南市白水縣、中山市南區(qū)街道、呂梁市興縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、茂名市高州市、鹽城市阜寧縣、樂山市峨邊彝族自治縣、南昌市西湖區(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(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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