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慶陽市寧縣、徐州市泉山區(qū)、南陽市鄧州市、樂山市沙灣區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、周口市沈丘縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、忻州市靜樂縣、重慶市巴南區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
定西市臨洮縣、龍巖市武平縣、天津市河北區(qū)、荊州市沙市區(qū)、寧波市鄞州區(qū)
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雞西市城子河區(qū)、忻州市寧武縣、三門峽市義馬市、宜昌市宜都市、營口市站前區(qū)
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寧波市寧海縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、焦作市博愛縣、廣西崇左市寧明縣、信陽市浉河區(qū)、瀘州市合江縣、渭南市潼關(guān)縣、黔東南雷山縣、巴中市通江縣
泉州市南安市、益陽市桃江縣、莆田市仙游縣、深圳市福田區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、溫州市甌海區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣
臺州市天臺縣、云浮市新興縣、廈門市湖里區(qū)、清遠市連南瑤族自治縣、南充市營山縣
貴陽市南明區(qū)、長治市沁縣、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣西梧州市藤縣、鐵嶺市鐵嶺縣、太原市杏花嶺區(qū)、上饒市萬年縣、臨滄市臨翔區(qū)、煙臺市海陽市
寶雞市隴縣、廣西柳州市融安縣、大理劍川縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、麗江市玉龍納西族自治縣、汕尾市陸豐市、重慶市永川區(qū)、張掖市民樂縣、茂名市信宜市、太原市陽曲縣
宜賓市翠屏區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、長春市南關(guān)區(qū)、宜春市豐城市、上海市崇明區(qū)、上海市靜安區(qū)、運城市平陸縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
黃岡市麻城市、滁州市定遠縣、長治市黎城縣、攀枝花市仁和區(qū)、洛陽市新安縣、蘇州市虎丘區(qū)
大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、中山市南區(qū)街道、武威市天祝藏族自治縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣
文昌市潭牛鎮(zhèn)、晉中市靈石縣、海北海晏縣、雞西市密山市、黃石市黃石港區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、廣元市朝天區(qū)、長治市壺關(guān)縣、南充市儀隴縣、鐵嶺市銀州區(qū)
遼源市龍山區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、雞西市麻山區(qū)、甘孜理塘縣、寧德市福鼎市、宜賓市敘州區(qū)、保山市隆陽區(qū)、莆田市城廂區(qū)
漢中市洋縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、永州市江永縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣
陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、寧波市海曙區(qū)、四平市梨樹縣、宜昌市長陽土家族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨沂市羅莊區(qū)、東莞市莞城街道、昆明市富民縣
珠海市金灣區(qū)、黔南惠水縣、儋州市王五鎮(zhèn)、西寧市湟中區(qū)、東莞市萬江街道、廣西梧州市藤縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、七臺河市新興區(qū)、遵義市綏陽縣、武漢市江岸區(qū)
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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
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平?jīng)鍪谐缧趴h、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、本溪市溪湖區(qū)、麗水市云和縣、保山市騰沖市
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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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