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鐵嶺市銀州區(qū)、葫蘆島市興城市、肇慶市高要區(qū)、五指山市南圣、重慶市沙坪壩區(qū)、重慶市渝中區(qū)
樂山市峨邊彝族自治縣、宜昌市秭歸縣、廈門市海滄區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、迪慶德欽縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、宿州市靈璧縣、湛江市遂溪縣、寶雞市扶風縣
永州市新田縣、龍巖市新羅區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、鞍山市千山區(qū)、伊春市伊美區(qū)、隴南市康縣
漯河市舞陽縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、佛山市禪城區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、淮南市壽縣、宜昌市長陽土家族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、宜春市上高縣、眉山市彭山區(qū)
泉州市石獅市、淮安市盱眙縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、駐馬店市平輿縣、成都市新都區(qū)
金華市金東區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、鞍山市千山區(qū)、濟南市長清區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、寧波市鄞州區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、杭州市桐廬縣、成都市龍泉驛區(qū)
西安市臨潼區(qū)、普洱市思茅區(qū)、宜昌市興山縣、潮州市湘橋區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、大同市陽高縣、佳木斯市向陽區(qū)、邵陽市邵東市、黔南龍里縣
酒泉市肅州區(qū)、深圳市光明區(qū)、南通市啟東市、哈爾濱市呼蘭區(qū)、廈門市湖里區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、漢中市寧強縣、綏化市慶安縣
安慶市望江縣、泉州市洛江區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、深圳市光明區(qū)、吉安市萬安縣、長沙市望城區(qū)、商丘市柘城縣、陽江市陽西縣
內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、南通市海門區(qū)、樂山市峨眉山市、阜新市海州區(qū)、臨汾市汾西縣
南昌市南昌縣、廣西貴港市港南區(qū)、西安市灞橋區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、北京市東城區(qū)、渭南市大荔縣、西安市新城區(qū)
邵陽市大祥區(qū)、楚雄雙柏縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、濟南市商河縣、遼陽市白塔區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、天津市寶坻區(qū)、鞍山市臺安縣、涼山寧南縣
溫州市洞頭區(qū)、濮陽市臺前縣、宣城市郎溪縣、昭通市永善縣、黃岡市蘄春縣
中山市南頭鎮(zhèn)、十堰市竹溪縣、涼山布拖縣、威海市環(huán)翠區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)
郴州市臨武縣、潮州市湘橋區(qū)、三明市尤溪縣、延安市洛川縣、中山市石岐街道、吉林市樺甸市、廣西梧州市岑溪市、韶關(guān)市曲江區(qū)
中山市南頭鎮(zhèn)、常州市天寧區(qū)、郴州市北湖區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、東莞市大朗鎮(zhèn)、呂梁市離石區(qū)
南京市江寧區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、廣西崇左市龍州縣、上海市寶山區(qū)、泉州市洛江區(qū)、黃岡市英山縣、朔州市山陰縣、重慶市武隆區(qū)、中山市中山港街道、攀枝花市東區(qū)
咸寧市咸安區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、宜昌市宜都市、九江市柴桑區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、綿陽市梓潼縣
內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、深圳市寶安區(qū)、清遠市連山壯族瑤族自治縣、青島市即墨區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、肇慶市鼎湖區(qū)、佳木斯市樺川縣
臨沂市蒙陰縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、臨沂市平邑縣、盤錦市興隆臺區(qū)、廣西梧州市蒼梧縣、涼山木里藏族自治縣、沈陽市于洪區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、泉州市惠安縣
南充市蓬安縣、儋州市王五鎮(zhèn)、沈陽市和平區(qū)、九江市永修縣、貴陽市觀山湖區(qū)、臺州市天臺縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、延安市吳起縣、衡陽市祁東縣
泉州市鯉城區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、南平市建甌市、南京市鼓樓區(qū)、湛江市遂溪縣、遼源市東遼縣、涼山昭覺縣、廣州市越秀區(qū)
商丘市民權(quán)縣、寧德市周寧縣、廣西北海市海城區(qū)、衡陽市雁峰區(qū)、攀枝花市米易縣
畢節(jié)市金沙縣、松原市乾安縣、邵陽市雙清區(qū)、江門市開平市、延安市子長市、駐馬店市遂平縣、煙臺市萊州市
廣西梧州市蒼梧縣、咸陽市彬州市、白銀市景泰縣、徐州市睢寧縣、臨汾市大寧縣、佳木斯市前進區(qū)
廣西防城港市港口區(qū)、四平市公主嶺市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、銅仁市石阡縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、大慶市薩爾圖區(qū)、臨沂市郯城縣
果洛達日縣、白銀市靖遠縣、平?jīng)鍪徐`臺縣、呂梁市石樓縣、汕頭市澄海區(qū)、榆林市清澗縣、深圳市光明區(qū)、安慶市桐城市
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黃岡市團風縣、佳木斯市樺川縣、開封市祥符區(qū)、海南同德縣、吉安市峽江縣、天水市清水縣、遵義市湄潭縣
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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(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(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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