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上海市閔行區(qū)、定西市渭源縣、武漢市洪山區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、忻州市河曲縣、甘南迭部縣
阜新市彰武縣、淮南市八公山區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、隨州市隨縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣
廣西柳州市融水苗族自治縣、慶陽市華池縣、錦州市黑山縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、鶴壁市浚縣、衡陽市衡南縣、臨沂市蘭山區(qū)
商洛市丹鳳縣、吉林市舒蘭市、東營市東營區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、蘇州市張家港市、寧德市柘榮縣、隴南市文縣、臨滄市臨翔區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)
南充市南部縣、淄博市淄川區(qū)、上饒市鉛山縣、衡陽市南岳區(qū)、宿州市靈璧縣、普洱市思茅區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、南充市閬中市
內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、蘇州市姑蘇區(qū)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、東營市廣饒縣、德州市武城縣、南平市武夷山市、平頂山市魯山縣、淮南市鳳臺縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣
廣西河池市鳳山縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、駐馬店市西平縣、肇慶市德慶縣、宣城市涇縣、黔東南黃平縣、昆明市東川區(qū)、海西蒙古族天峻縣
西寧市城北區(qū)、寶雞市岐山縣、長治市武鄉(xiāng)縣、重慶市武隆區(qū)、五指山市毛道、眉山市彭山區(qū)
大慶市龍鳳區(qū)、杭州市江干區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、撫順市望花區(qū)、蘇州市常熟市
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
曲靖市富源縣、洛陽市欒川縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、麗水市云和縣、鄭州市上街區(qū)、撫州市崇仁縣、揚(yáng)州市儀征市、西安市蓮湖區(qū)
金華市永康市、紅河彌勒市、七臺河市茄子河區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、玉樹稱多縣
清遠(yuǎn)市清新區(qū)、益陽市沅江市、牡丹江市海林市、廈門市翔安區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、慶陽市慶城縣、商丘市夏邑縣、延安市黃陵縣
東莞市大朗鎮(zhèn)、南陽市新野縣、徐州市豐縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、臨滄市永德縣
濟(jì)南市天橋區(qū)、宜賓市江安縣、上海市徐匯區(qū)、黔西南冊亨縣、聊城市冠縣、宜昌市長陽土家族自治縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、儋州市排浦鎮(zhèn)、池州市貴池區(qū)
淄博市沂源縣、常德市安鄉(xiāng)縣、榆林市榆陽區(qū)、重慶市江津區(qū)、淄博市張店區(qū)、濰坊市青州市、宜賓市敘州區(qū)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)
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)
延安市富縣、金華市武義縣、西雙版納勐海縣、溫州市蒼南縣、吉安市新干縣、池州市貴池區(qū)
五指山市番陽、玉溪市易門縣、懷化市辰溪縣、菏澤市牡丹區(qū)、平頂山市石龍區(qū)、溫州市永嘉縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)
安康市鎮(zhèn)坪縣、惠州市惠東縣、衢州市開化縣、綿陽市涪城區(qū)、天水市張家川回族自治縣、安康市寧陜縣、洛陽市偃師區(qū)、泉州市石獅市、果洛瑪多縣、宜賓市南溪區(qū)
中山市南區(qū)街道、廈門市同安區(qū)、涼山雷波縣、海東市循化撒拉族自治縣、汕尾市陸豐市、松原市長嶺縣、巴中市巴州區(qū)、長春市朝陽區(qū)
廣州市從化區(qū)、舟山市普陀區(qū)、南通市崇川區(qū)、鄭州市新密市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、蘇州市張家港市、紹興市諸暨市、白城市大安市、淮安市淮陰區(qū)、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣
成都市邛崍市、嘉興市南湖區(qū)、黃岡市黃梅縣、貴陽市觀山湖區(qū)、大連市西崗區(qū)、陽江市江城區(qū)、鄭州市中原區(qū)、甘南迭部縣、呂梁市臨縣、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)
銅仁市萬山區(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、三明市將樂縣、聊城市冠縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市
吉安市永新縣、連云港市連云區(qū)、楚雄楚雄市、六安市裕安區(qū)、畢節(jié)市納雍縣
天津市武清區(qū)、成都市新津區(qū)、錦州市黑山縣、漳州市華安縣、棗莊市臺兒莊區(qū)
洛陽市瀍河回族區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)、樂山市夾江縣、松原市長嶺縣、南京市棲霞區(qū)、晉城市澤州縣、廣西百色市德保縣、聊城市莘縣
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漢中市漢臺區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、長沙市岳麓區(qū)、池州市青陽縣、張掖市甘州區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、綿陽市江油市
岳陽市岳陽樓區(qū)、安慶市迎江區(qū)、大理賓川縣、寧夏吳忠市鹽池縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、畢節(jié)市織金縣、延安市富縣
許昌市建安區(qū)、吉安市泰和縣、朝陽市建平縣、松原市長嶺縣、云浮市新興縣、本溪市溪湖區(qū)、許昌市襄城縣、咸陽市三原縣
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)
重慶市渝中區(qū)、眉山市彭山區(qū)、成都市郫都區(qū)、天津市武清區(qū)、郴州市嘉禾縣、福州市福清市、三門峽市盧氏縣、洛陽市西工區(qū)、廣安市鄰水縣、佛山市順德區(qū)
六安市舒城縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、徐州市沛縣、畢節(jié)市赫章縣、贛州市會(huì)昌縣、遼陽市宏偉區(qū)
龍巖市永定區(qū)、甘南夏河縣、中山市東區(qū)街道、濟(jì)寧市泗水縣、廣西北海市合浦縣
鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、達(dá)州市渠縣、長治市長子縣、煙臺市蓬萊區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、合肥市包河區(qū)、汕尾市海豐縣、駐馬店市驛城區(qū)、呂梁市離石區(qū)
株洲市蘆淞區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、臨汾市堯都區(qū)、天津市濱海新區(qū)、南通市如皋市、湘西州瀘溪縣、哈爾濱市五常市
佳木斯市樺南縣、常德市鼎城區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、黔西南普安縣、五指山市番陽、咸陽市乾縣
廣西貴港市覃塘區(qū)、呂梁市柳林縣、曲靖市馬龍區(qū)、福州市永泰縣、涼山喜德縣、營口市蓋州市、楚雄南華縣、菏澤市成武縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
合肥市廬陽區(qū)、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、廣西南寧市賓陽縣、南昌市進(jìn)賢縣、成都市金堂縣、徐州市云龍區(qū)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
黃岡市英山縣、湖州市安吉縣、安陽市內(nèi)黃縣、延安市黃龍縣、甘孜丹巴縣、撫州市金溪縣、黃岡市羅田縣、衢州市開化縣、衡陽市衡陽縣、開封市通許縣
廣西南寧市橫州市、恩施州利川市、駐馬店市正陽縣、馬鞍山市當(dāng)涂縣、怒江傈僳族自治州瀘水市、攀枝花市鹽邊縣、煙臺市棲霞市、涼山西昌市
丹東市寬甸滿族自治縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、臺州市仙居縣、九江市共青城市、長春市寬城區(qū)、重慶市北碚區(qū)、龍巖市連城縣、溫州市龍港市、聊城市東阿縣
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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)
韶關(guān)市翁源縣、太原市清徐縣、蕪湖市鳩江區(qū)、麗江市永勝縣、楚雄大姚縣、棗莊市滕州市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
東方市東河鎮(zhèn)、綏化市肇東市、五指山市毛道、荊州市公安縣、漢中市留壩縣
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黔西南冊亨縣、晉城市城區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、遂寧市蓬溪縣
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(qiáng)開源模型。Qwen3是國內(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(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單問題時(shí),憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答,面對復(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(qiáng),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(jì)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(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(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Llama,成為全球第一開源模型。
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