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五指山市通什、咸陽(yáng)市永壽縣、廈門(mén)市同安區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、岳陽(yáng)市汨羅市
沈陽(yáng)市康平縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、肇慶市鼎湖區(qū)、四平市鐵東區(qū)、揭陽(yáng)市普寧市、南平市延平區(qū)、廣西百色市西林縣、甘孜石渠縣、湖州市安吉縣
涼山木里藏族自治縣、延安市子長(zhǎng)市、海口市瓊山區(qū)、上饒市弋陽(yáng)縣、綏化市慶安縣
普洱市思茅區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、上海市長(zhǎng)寧區(qū)、廣州市南沙區(qū)、上海市楊浦區(qū)、銅川市宜君縣、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、濟(jì)寧市魚(yú)臺(tái)縣、蘭州市皋蘭縣
大理永平縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、樂(lè)東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、阜陽(yáng)市阜南縣、廣西賀州市昭平縣
濱州市濱城區(qū)、撫州市臨川區(qū)、東營(yíng)市廣饒縣、九江市瑞昌市、昭通市巧家縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽(yáng)縣、果洛瑪多縣、珠海市金灣區(qū)、黔東南榕江縣、東莞市黃江鎮(zhèn)
安順市平壩區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、保山市龍陵縣、廣西百色市凌云縣、廣西貴港市桂平市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、儋州市那大鎮(zhèn)
儋州市雅星鎮(zhèn)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、駐馬店市上蔡縣、贛州市龍南市、恩施州利川市、銅仁市德江縣、廣西百色市凌云縣、貴陽(yáng)市息烽縣、麗江市華坪縣
牡丹江市寧安市、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、廣西來(lái)賓市合山市、三門(mén)峽市盧氏縣、黃山市休寧縣、寧夏銀川市永寧縣、廣西河池市鳳山縣、玉溪市華寧縣、榆林市定邊縣
九江市武寧縣、杭州市建德市、瓊海市潭門(mén)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、榆林市清澗縣
恩施州咸豐縣、沈陽(yáng)市康平縣、阜陽(yáng)市臨泉縣、臨汾市翼城縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、廣西南寧市江南區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、定西市隴西縣、保山市騰沖市
成都市簡(jiǎn)陽(yáng)市、樂(lè)山市犍為縣、深圳市坪山區(qū)、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、茂名市茂南區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗
信陽(yáng)市商城縣、三明市三元區(qū)、文山富寧縣、上海市松江區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
平?jīng)鍪谐缧趴h、煙臺(tái)市牟平區(qū)、株洲市茶陵縣、忻州市岢嵐縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、三門(mén)峽市義馬市、南京市浦口區(qū)、潮州市潮安區(qū)
伊春市鐵力市、宜昌市當(dāng)陽(yáng)市、撫州市黎川縣、葫蘆島市南票區(qū)、黔東南凱里市、大同市平城區(qū)、焦作市解放區(qū)、鶴壁市浚縣、上海市普陀區(qū)
煙臺(tái)市福山區(qū)、朝陽(yáng)市建平縣、雅安市蘆山縣、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、德陽(yáng)市中江縣、廣州市越秀區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
黔東南榕江縣、臨夏臨夏縣、阜陽(yáng)市界首市、婁底市新化縣、昭通市水富市、泉州市洛江區(qū)、文山馬關(guān)縣、天津市寧河區(qū)
忻州市五寨縣、襄陽(yáng)市宜城市、衢州市柯城區(qū)、吉安市新干縣、安陽(yáng)市殷都區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)
東方市東河鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、馬鞍山市和縣、渭南市澄城縣、淄博市周村區(qū)、黔南羅甸縣、鐵嶺市銀州區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、濟(jì)寧市汶上縣、衡陽(yáng)市南岳區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、南充市儀隴縣、內(nèi)江市資中縣
肇慶市鼎湖區(qū)、牡丹江市愛(ài)民區(qū)、營(yíng)口市老邊區(qū)、黔西南冊(cè)亨縣、泉州市泉港區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、福州市臺(tái)江區(qū)、宜春市銅鼓縣
銅仁市萬(wàn)山區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、德州市寧津縣、三明市將樂(lè)縣、聊城市冠縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市
遼陽(yáng)市燈塔市、麗水市青田縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、武漢市漢南區(qū)、商洛市洛南縣、瀘州市合江縣、重慶市南岸區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、攀枝花市鹽邊縣
南通市如東縣、遼陽(yáng)市燈塔市、茂名市電白區(qū)、宣城市寧國(guó)市、徐州市賈汪區(qū)、齊齊哈爾市泰來(lái)縣、忻州市忻府區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗
常德市武陵區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、廣西來(lái)賓市合山市、株洲市炎陵縣、白山市江源區(qū)、萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)、韶關(guān)市南雄市、廣元市昭化區(qū)、商洛市商南縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)
本溪市南芬區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、廣州市天河區(qū)、白城市通榆縣、寶雞市眉縣、金華市婺城區(qū)
西安市長(zhǎng)安區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、安慶市大觀區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、安慶市宿松縣、三沙市南沙區(qū)
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銅陵市義安區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、周口市扶溝縣、大連市沙河口區(qū)、漳州市平和縣、重慶市開(kāi)州區(qū)、昭通市水富市、廣西南寧市江南區(qū)
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重慶市九龍坡區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、淄博市高青縣、雞西市雞冠區(qū)
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酒泉市玉門(mén)市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、呂梁市臨縣、永州市雙牌縣、十堰市竹山縣、莆田市荔城區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、周口市川匯區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、長(zhǎng)春市綠園區(qū)
淮南市壽縣、通化市二道江區(qū)、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、德州市寧津縣、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、廣西柳州市柳城縣、甘孜稻城縣、南陽(yáng)市淅川縣、楚雄永仁縣
商丘市民權(quán)縣、寧德市周寧縣、廣西北海市海城區(qū)、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)、攀枝花市米易縣
龍巖市長(zhǎng)汀縣、渭南市韓城市、安慶市太湖縣、婁底市新化縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、永州市新田縣
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泰安市泰山區(qū)、成都市錦江區(qū)、甘孜爐霍縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、大理賓川縣、曲靖市富源縣、紹興市柯橋區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
天水市清水縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、金昌市金川區(qū)、恩施州鶴峰縣、咸陽(yáng)市興平市
揚(yáng)州市儀征市、揚(yáng)州市江都區(qū)、濮陽(yáng)市濮陽(yáng)縣、昭通市綏江縣、北京市豐臺(tái)區(qū)、重慶市大足區(qū)、黔南貴定縣、黃岡市羅田縣
紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、銅仁市石阡縣、三沙市西沙區(qū)、玉樹(shù)雜多縣、東莞市常平鎮(zhèn)
合肥市長(zhǎng)豐縣、馬鞍山市博望區(qū)、長(zhǎng)春市榆樹(shù)市、寧夏中衛(wèi)市海原縣、泰安市東平縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、三門(mén)峽市盧氏縣
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萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、東莞市寮步鎮(zhèn)、廣元市劍閣縣、雅安市雨城區(qū)、信陽(yáng)市固始縣
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長(zhǎng)春市德惠市、臺(tái)州市臨海市、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、許昌市禹州市、昭通市綏江縣、常德市漢壽縣
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榆林市神木市、陽(yáng)江市江城區(qū)、黃岡市浠水縣、天津市北辰區(qū)、聊城市東阿縣、青島市即墨區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)
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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(mén)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(mén)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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