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玉樹稱多縣、昆明市西山區(qū)、開封市蘭考縣、常德市漢壽縣、定西市安定區(qū)、廣西南寧市馬山縣、吉安市吉州區(qū)、大理大理市
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西安市藍田縣、濮陽市南樂縣、安康市石泉縣、湖州市安吉縣、果洛久治縣、黃岡市浠水縣、涼山喜德縣
海東市民和回族土族自治縣、廣西梧州市長洲區(qū)、長沙市長沙縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、三沙市南沙區(qū)、大慶市紅崗區(qū)
荊門市東寶區(qū)、聊城市冠縣、梅州市平遠縣、廣西梧州市蒙山縣、懷化市鶴城區(qū)、葫蘆島市綏中縣、撫州市崇仁縣、株洲市蘆淞區(qū)、蚌埠市禹會區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲
鎮(zhèn)江市揚中市、金昌市永昌縣、臨汾市洪洞縣、大慶市肇州縣、迪慶香格里拉市、無錫市錫山區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、忻州市靜樂縣
孝感市大悟縣、重慶市墊江縣、茂名市化州市、岳陽市平江縣、銅仁市德江縣、麗水市縉云縣、大同市廣靈縣、咸寧市嘉魚縣、三明市泰寧縣、邵陽市邵東市
大連市西崗區(qū)、嘉峪關市峪泉鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、重慶市沙坪壩區(qū)、廣元市利州區(qū)
漢中市鎮(zhèn)巴縣、永州市寧遠縣、滁州市南譙區(qū)、莆田市仙游縣、銅陵市郊區(qū)、延安市延長縣、海西蒙古族都蘭縣、重慶市城口縣
揚州市江都區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、銅川市耀州區(qū)、溫州市永嘉縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內蒙古赤峰市元寶山區(qū)
菏澤市巨野縣、長沙市開福區(qū)、成都市都江堰市、內蒙古巴彥淖爾市磴口縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、杭州市淳安縣、湘潭市雨湖區(qū)、武漢市新洲區(qū)
鞍山市岫巖滿族自治縣、黃山市黃山區(qū)、延邊圖們市、宣城市宣州區(qū)、齊齊哈爾市富裕縣、濟南市商河縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)、上饒市橫峰縣
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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)新的設計及訓練。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、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，憑經驗或直覺快速作答，面對復雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復雜的機制，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，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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，總參數(shù)量235B，激活僅需22B。Qwen3預訓練數(shù)據(jù)量達36T ，并在后訓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、工具調用、多語言能力等方面均大幅增強，即創(chuàng)下所有國產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，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調用工具的門檻。
同時，Qwen3原生支持MCP協(xié)議，并具備工具調用（function calling）能力，結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復雜性，實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務。
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用Qwen3的API服務。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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