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遵義市湄潭縣、漢中市寧強縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、東莞市高埗鎮(zhèn)、麗水市云和縣
內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、本溪市平山區(qū)、南平市光澤縣、贛州市石城縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、周口市鄲城縣、廣西崇左市江州區(qū)、安慶市大觀區(qū)、保山市龍陵縣、遼陽市弓長嶺區(qū)
酒泉市金塔縣、洛陽市西工區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、滁州市定遠縣、運城市夏縣、南通市如東縣、朔州市朔城區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、廣西防城港市上思縣、遼陽市白塔區(qū)
成都市龍泉驛區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、貴陽市花溪區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、大連市西崗區(qū)
贛州市上猶縣、南昌市安義縣、紹興市越城區(qū)、北京市密云區(qū)、周口市項城市、玉樹雜多縣、大理漾濞彝族自治縣、綏化市慶安縣、錦州市古塔區(qū)、陽泉市礦區(qū)
德州市慶云縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、黔東南岑鞏縣、湘潭市韶山市、南京市鼓樓區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣
馬鞍山市當涂縣、廣西崇左市龍州縣、晉城市陵川縣、齊齊哈爾市泰來縣、黃岡市武穴市、昆明市官渡區(qū)、三沙市南沙區(qū)、畢節(jié)市金沙縣
重慶市城口縣、長春市南關(guān)區(qū)、銅陵市郊區(qū)、五指山市毛道、信陽市光山縣、樂山市峨邊彝族自治縣
上饒市玉山縣、德州市武城縣、長春市寬城區(qū)、岳陽市君山區(qū)、恩施州建始縣、蘇州市吳江區(qū)
鐵嶺市昌圖縣、沈陽市渾南區(qū)、榆林市綏德縣、廣西南寧市馬山縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)
西雙版納勐臘縣、杭州市建德市、淮南市田家庵區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、安康市寧陜縣、鶴崗市綏濱縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、榆林市吳堡縣
運城市鹽湖區(qū)、重慶市豐都縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、十堰市張灣區(qū)、泰州市高港區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
南平市浦城縣、營口市大石橋市、昆明市尋甸回族彝族自治縣、銅仁市萬山區(qū)、常德市津市市、馬鞍山市和縣、遂寧市船山區(qū)、大理云龍縣、泉州市豐澤區(qū)
廣西南寧市興寧區(qū)、紅河石屏縣、七臺河市桃山區(qū)、中山市五桂山街道、寶雞市扶風(fēng)縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、清遠市清城區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣
天津市濱海新區(qū)、武漢市新洲區(qū)、鄭州市登封市、武漢市漢陽區(qū)、駐馬店市汝南縣、廣西桂林市荔浦市、齊齊哈爾市龍江縣
臨夏永靖縣、渭南市澄城縣、荊州市公安縣、蚌埠市蚌山區(qū)、延邊琿春市、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
咸寧市嘉魚縣、鎮(zhèn)江市揚中市、黔南荔波縣、遵義市仁懷市、清遠市連山壯族瑤族自治縣、朝陽市朝陽縣
平頂山市葉縣、甘孜九龍縣、宜春市高安市、榆林市佳縣、哈爾濱市平房區(qū)、漢中市略陽縣、文昌市東郊鎮(zhèn)
德州市齊河縣、邵陽市城步苗族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、泰州市靖江市、廣西南寧市江南區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、重慶市云陽縣、荊門市東寶區(qū)、日照市嵐山區(qū)
昭通市大關(guān)縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、萬寧市禮紀鎮(zhèn)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、畢節(jié)市納雍縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、岳陽市汨羅市、長春市南關(guān)區(qū)、綏化市海倫市
韶關(guān)市武江區(qū)、天津市紅橋區(qū)、寧波市象山縣、黔南貴定縣、衡陽市衡東縣、長治市潞城區(qū)、邵陽市新寧縣
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儋州市峨蔓鎮(zhèn)、宿州市泗縣、廣西玉林市福綿區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、朔州市懷仁市、吉安市永豐縣、通化市梅河口市、廣西桂林市興安縣
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永州市藍山縣、合肥市巢湖市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、阜陽市太和縣、湘潭市岳塘區(qū)、臺州市臨海市、吉林市豐滿區(qū)、楚雄大姚縣、伊春市烏翠區(qū)、宿州市靈璧縣
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榆林市府谷縣、吉安市永新縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、湛江市吳川市、南平市邵武市、清遠市佛岡縣
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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(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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