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蘭州市七里河區(qū)、天水市甘谷縣、大連市中山區(qū)、長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)、安陽(yáng)市殷都區(qū)、六安市霍邱縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、鄂州市華容區(qū)、婁底市雙峰縣
菏澤市東明縣、東莞市企石鎮(zhèn)、淄博市周村區(qū)、達(dá)州市宣漢縣、自貢市貢井區(qū)
長(zhǎng)治市襄垣縣、本溪市明山區(qū)、孝感市孝南區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、合肥市廬陽(yáng)區(qū)、漳州市平和縣、宣城市旌德縣、廣西河池市大化瑤族自治縣
平頂山市新華區(qū)、云浮市羅定市、宜昌市夷陵區(qū)、宜賓市珙縣、延安市宜川縣
眉山市仁壽縣、臨汾市吉縣、常州市天寧區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、蘇州市吳江區(qū)、麗水市云和縣、延邊安圖縣、丹東市元寶區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、上海市虹口區(qū)、商丘市睢縣、十堰市鄖西縣、榆林市府谷縣、武威市天祝藏族自治縣
濮陽(yáng)市華龍區(qū)、青島市即墨區(qū)、吉安市井岡山市、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
西寧市城中區(qū)、定西市臨洮縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、甘南迭部縣、哈爾濱市延壽縣、太原市清徐縣、雞西市雞東縣、黃石市黃石港區(qū)、周口市扶溝縣
濰坊市壽光市、蚌埠市五河縣、漢中市南鄭區(qū)、肇慶市懷集縣、臺(tái)州市天臺(tái)縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
肇慶市德慶縣、昆明市嵩明縣、蘇州市張家港市、三亞市吉陽(yáng)區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、沈陽(yáng)市沈北新區(qū)、白山市撫松縣
呂梁市離石區(qū)、泰安市泰山區(qū)、紅河建水縣、南充市營(yíng)山縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、保山市隆陽(yáng)區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市
三明市大田縣、洛陽(yáng)市洛寧縣、天津市和平區(qū)、延安市子長(zhǎng)市、淮安市洪澤區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、盤錦市興隆臺(tái)區(qū)、肇慶市德慶縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、莆田市涵江區(qū)、西雙版納勐臘縣、寧波市余姚市、周口市太康縣
寧夏銀川市興慶區(qū)、定西市隴西縣、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、重慶市南岸區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、慶陽(yáng)市西峰區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、廣州市越秀區(qū)
南通市崇川區(qū)、陽(yáng)泉市礦區(qū)、成都市成華區(qū)、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、廣西崇左市龍州縣
永州市零陵區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、重慶市酉陽(yáng)縣、蘭州市安寧區(qū)、江門市鶴山市、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)
呂梁市孝義市、南昌市東湖區(qū)、伊春市友好區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、青島市市南區(qū)、牡丹江市穆棱市、贛州市南康區(qū)
洛陽(yáng)市孟津區(qū)、黔東南從江縣、中山市石岐街道、蘭州市皋蘭縣、清遠(yuǎn)市連州市、揚(yáng)州市邗江區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、贛州市章貢區(qū)
宣城市旌德縣、樂東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、南昌市灣里區(qū)、永州市雙牌縣、安順市普定縣、廣西防城港市東興市、溫州市龍灣區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)
湘潭市雨湖區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、宣城市宣州區(qū)、晉城市城區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、楚雄雙柏縣
廣州市從化區(qū)、湛江市雷州市、黔東南劍河縣、保山市施甸縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、銅仁市石阡縣、臨沂市沂南縣、臨沂市莒南縣、寧波市奉化區(qū)
天津市東麗區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、宜春市袁州區(qū)、泉州市洛江區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、重慶市渝北區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、營(yíng)口市老邊區(qū)
重慶市北碚區(qū)、忻州市繁峙縣、渭南市白水縣、黑河市五大連池市、六盤水市六枝特區(qū)
永州市冷水灘區(qū)、淄博市沂源縣、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、文昌市文教鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市封丘縣、曲靖市沾益區(qū)、寧德市周寧縣
忻州市河曲縣、福州市永泰縣、南京市鼓樓區(qū)、宜春市豐城市、廣西防城港市東興市、荊州市沙市區(qū)、齊齊哈爾市泰來縣、延安市子長(zhǎng)市、紹興市柯橋區(qū)、泉州市豐澤區(qū)
隴南市禮縣、甘孜道孚縣、紅河個(gè)舊市、蘇州市吳中區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、德州市慶云縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
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(tái)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
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臨沂市沂水縣、嘉興市秀洲區(qū)、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、周口市沈丘縣、福州市永泰縣
德州市德城區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、白城市洮南市、聊城市東昌府區(qū)
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上海市寶山區(qū)、五指山市南圣、廣西北海市鐵山港區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、洛陽(yáng)市洛寧縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、三明市三元區(qū)、文山麻栗坡縣
東莞市清溪鎮(zhèn)、廣西來賓市象州縣、銅陵市樅陽(yáng)縣、寧波市海曙區(qū)、漯河市郾城區(qū)
寧波市北侖區(qū)、金昌市金川區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、德州市慶云縣、駐馬店市平輿縣、呂梁市離石區(qū)、信陽(yáng)市固始縣、東莞市沙田鎮(zhèn)
懷化市辰溪縣、舟山市岱山縣、麗江市華坪縣、樂山市五通橋區(qū)、成都市蒲江縣、鞍山市千山區(qū)、遼陽(yáng)市燈塔市、海北門源回族自治縣、楚雄元謀縣、萬寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)
齊齊哈爾市建華區(qū)、商丘市永城市、湘西州鳳凰縣、十堰市張灣區(qū)、黔南惠水縣、棗莊市山亭區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣、贛州市石城縣
湖州市長(zhǎng)興縣、儋州市大成鎮(zhèn)、韶關(guān)市湞江區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、上饒市萬年縣、銅川市宜君縣、新鄉(xiāng)市封丘縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
菏澤市鄆城縣、永州市雙牌縣、涼山寧南縣、遵義市綏陽(yáng)縣、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、銅仁市松桃苗族自治縣、成都市金堂縣、海西蒙古族格爾木市、廣西南寧市良慶區(qū)
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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(guó)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(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)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(yǔ)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(guó)Llama，成為全球第一開源模型。
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