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撫州市樂(lè)安縣、南平市政和縣、淄博市桓臺(tái)縣、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、伊春市南岔縣、延邊延吉市
安康市紫陽(yáng)縣、天津市靜海區(qū)、白銀市平川區(qū)、廣州市越秀區(qū)、泰州市靖江市
韶關(guān)市樂(lè)昌市、哈爾濱市香坊區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、黑河市孫吳縣、延邊琿春市、揚(yáng)州市儀征市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、重慶市江北區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、連云港市海州區(qū)、天津市武清區(qū)、綿陽(yáng)市三臺(tái)縣、丹東市鳳城市
齊齊哈爾市龍沙區(qū)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)漠河市、樂(lè)山市沐川縣、平?jīng)鍪星f浪縣、文昌市文教鎮(zhèn)、黑河市嫩江市
鄭州市新鄭市、涼山布拖縣、濱州市無(wú)棣縣、贛州市贛縣區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、阜新市海州區(qū)、金華市東陽(yáng)市、邵陽(yáng)市綏寧縣、廈門市思明區(qū)、連云港市贛榆區(qū)
白銀市景泰縣、果洛甘德縣、鹽城市建湖縣、信陽(yáng)市淮濱縣、甘孜理塘縣、天津市寧河區(qū)、哈爾濱市五常市、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)
肇慶市封開(kāi)縣、紹興市嵊州市、麗水市蓮都區(qū)、延邊敦化市、西安市雁塔區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、銅川市印臺(tái)區(qū)
潮州市潮安區(qū)、泰州市興化市、大同市天鎮(zhèn)縣、隴南市宕昌縣、運(yùn)城市芮城縣、畢節(jié)市黔西市
呂梁市方山縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、婁底市婁星區(qū)、榆林市子洲縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、焦作市山陽(yáng)區(qū)、臨夏永靖縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市、湖州市長(zhǎng)興縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、鹽城市響水縣、黔東南錦屏縣、成都市成華區(qū)、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、甘孜新龍縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)
昭通市彝良縣、連云港市東海縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、莆田市秀嶼區(qū)、衡陽(yáng)市衡陽(yáng)縣、濰坊市昌樂(lè)縣、襄陽(yáng)市保康縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、潮州市饒平縣
甘孜九龍縣、黔南羅甸縣、哈爾濱市雙城區(qū)、海西蒙古族德令哈市、咸寧市崇陽(yáng)縣
哈爾濱市方正縣、海西蒙古族都蘭縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、聊城市茌平區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)、太原市古交市、鞍山市立山區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、青島市平度市
遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、五指山市毛道、慶陽(yáng)市環(huán)縣、隨州市廣水市、四平市鐵西區(qū)、文山富寧縣、黃南同仁市、湘西州龍山縣、運(yùn)城市垣曲縣、安康市白河縣
七臺(tái)河市茄子河區(qū)、臨沂市蒙陰縣、雅安市雨城區(qū)、株洲市淥口區(qū)、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、隴南市康縣
果洛瑪多縣、汕尾市陸河縣、曲靖市馬龍區(qū)、益陽(yáng)市安化縣、南平市建陽(yáng)區(qū)、新余市分宜縣
臺(tái)州市黃巖區(qū)、廣西來(lái)賓市象州縣、贛州市章貢區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、甘孜康定市、中山市沙溪鎮(zhèn)
長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、三明市沙縣區(qū)、綿陽(yáng)市安州區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、昭通市巧家縣、衢州市龍游縣、合肥市廬陽(yáng)區(qū)、鄭州市二七區(qū)
肇慶市鼎湖區(qū)、南京市高淳區(qū)、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、臨汾市侯馬市、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、十堰市竹山縣、成都市金堂縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、臺(tái)州市溫嶺市、廣西桂林市平樂(lè)縣
隴南市成縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、麗江市華坪縣、郴州市桂東縣、漢中市佛坪縣、儋州市王五鎮(zhèn)
杭州市西湖區(qū)、湛江市麻章區(qū)、廣西玉林市博白縣、上饒市鄱陽(yáng)縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
北京市通州區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、果洛瑪沁縣、滁州市瑯琊區(qū)、貴陽(yáng)市南明區(qū)、延安市安塞區(qū)、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、慶陽(yáng)市慶城縣
內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、衡陽(yáng)市衡南縣、瀘州市敘永縣、咸陽(yáng)市涇陽(yáng)縣、婁底市婁星區(qū)
宿遷市宿城區(qū)、張掖市民樂(lè)縣、達(dá)州市大竹縣、哈爾濱市道里區(qū)、南充市順慶區(qū)
臨汾市永和縣、許昌市鄢陵縣、榆林市子洲縣、徐州市新沂市、成都市錦江區(qū)、大慶市肇州縣、紹興市上虞區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市平羅縣、文山廣南縣
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長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、重慶市榮昌區(qū)、撫州市樂(lè)安縣、本溪市明山區(qū)、臨汾市浮山縣、沈陽(yáng)市和平區(qū)、漳州市平和縣
洛陽(yáng)市欒川縣、昆明市富民縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)
黔西南冊(cè)亨縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、安陽(yáng)市殷都區(qū)、白山市江源區(qū)、濟(jì)南市天橋區(qū)、黔東南從江縣、商丘市夏邑縣、咸陽(yáng)市旬邑縣、漢中市略陽(yáng)縣
丹東市鳳城市、三亞市天涯區(qū)、紅河瀘西縣、甘孜新龍縣、寧夏固原市涇源縣、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、衢州市常山縣、果洛久治縣
廣西南寧市青秀區(qū)、寶雞市太白縣、漳州市龍海區(qū)、云浮市云城區(qū)、雞西市密山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣
青島市李滄區(qū)、鹽城市射陽(yáng)縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、泰州市靖江市、周口市沈丘縣、漯河市郾城區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、玉溪市峨山彝族自治縣、南通市崇川區(qū)、黑河市遜克縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、蕪湖市灣沚區(qū)、河源市和平縣
廣西賀州市八步區(qū)、撫州市南豐縣、昆明市東川區(qū)、長(zhǎng)春市寬城區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、安慶市桐城市
內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、巴中市南江縣、酒泉市瓜州縣、寶雞市岐山縣、黔東南劍河縣、十堰市房縣
文昌市鋪前鎮(zhèn)、益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、宜昌市秭歸縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、淮北市相山區(qū)
本溪市南芬區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、內(nèi)江市東興區(qū)、直轄縣潛江市、宿遷市宿城區(qū)、荊州市沙市區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、鞍山市立山區(qū)、牡丹江市東安區(qū)
中山市東升鎮(zhèn)、焦作市孟州市、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、武漢市新洲區(qū)、阜陽(yáng)市臨泉縣、北京市昌平區(qū)
中山市東區(qū)街道、黔東南錦屏縣、安陽(yáng)市殷都區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、株洲市石峰區(qū)
大理云龍縣、棗莊市滕州市、呂梁市方山縣、貴陽(yáng)市烏當(dāng)區(qū)、呂梁市交口縣、貴陽(yáng)市白云區(qū)
通化市柳河縣、新鄉(xiāng)市原陽(yáng)縣、哈爾濱市尚志市、廣州市荔灣區(qū)、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、宿州市靈璧縣、贛州市贛縣區(qū)、貴陽(yáng)市修文縣、沈陽(yáng)市鐵西區(qū)、莆田市荔城區(qū)
德陽(yáng)市旌陽(yáng)區(qū)、佳木斯市同江市、邵陽(yáng)市邵東市、臨汾市永和縣、甘南瑪曲縣
鄂州市華容區(qū)、廣州市花都區(qū)、三門峽市靈寶市、衡陽(yáng)市衡山縣、定西市渭源縣、忻州市保德縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、雙鴨山市寶山區(qū)
寧夏銀川市賀蘭縣、莆田市仙游縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、廣西貴港市覃塘區(qū)、曲靖市富源縣、丹東市振興區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)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(kāi)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(wèn)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(wèn)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(wèn)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(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)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(guò)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(wú)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(kāi)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(lái)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)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(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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