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南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、寧夏吳忠市鹽池縣、達州市達川區(qū)、溫州市龍港市、樂山市夾江縣、洛陽市西工區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、福州市連江縣、淮北市杜集區(qū)
酒泉市金塔縣、臨沂市費縣、南通市海安市、阜陽市臨泉縣、自貢市榮縣、泉州市惠安縣、株洲市天元區(qū)、上海市長寧區(qū)
黔西南興義市、六安市霍山縣、畢節(jié)市赫章縣、南昌市西湖區(qū)、徐州市銅山區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、天津市薊州區(qū)、濰坊市昌邑市、東莞市謝崗鎮(zhèn)、南陽市臥龍區(qū)
文山硯山縣、常德市津市市、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、大同市廣靈縣、上海市崇明區(qū)、海東市平安區(qū)、荊州市荊州區(qū)、煙臺市棲霞市
黔南平塘縣、呂梁市臨縣、牡丹江市愛民區(qū)、安慶市岳西縣、自貢市大安區(qū)、本溪市明山區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、黔南龍里縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗
南通市崇川區(qū)、漳州市長泰區(qū)、雅安市名山區(qū)、文山廣南縣、榆林市佳縣、廣西欽州市欽南區(qū)
深圳市龍崗區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、清遠市連南瑤族自治縣、平頂山市葉縣、咸寧市咸安區(qū)、成都市青白江區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、文昌市文教鎮(zhèn)、廣西崇左市大新縣、吉安市井岡山市
哈爾濱市五常市、商洛市柞水縣、周口市商水縣、紹興市嵊州市、廣西賀州市八步區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、東方市天安鄉(xiāng)、三亞市吉陽區(qū)
咸陽市彬州市、黔東南岑鞏縣、德州市平原縣、揭陽市揭東區(qū)、黑河市孫吳縣、宣城市廣德市
屯昌縣楓木鎮(zhèn)、大連市莊河市、阿壩藏族羌族自治州理縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、牡丹江市穆棱市
運城市聞喜縣、茂名市信宜市、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、江門市江海區(qū)、遵義市匯川區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、南平市松溪縣、聊城市高唐縣、巴中市恩陽區(qū)
延安市寶塔區(qū)、黔西南貞豐縣、臨沂市沂水縣、宜昌市興山縣、安慶市大觀區(qū)、黔南惠水縣、通化市集安市、昭通市大關(guān)縣、周口市扶溝縣、廣西崇左市江州區(qū)
涼山會理市、株洲市蘆淞區(qū)、運城市平陸縣、鹽城市鹽都區(qū)、鹽城市阜寧縣、衡陽市衡山縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、常州市金壇區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、濟寧市泗水縣
黃山市徽州區(qū)、楚雄元謀縣、漳州市薌城區(qū)、嘉興市海寧市、蚌埠市禹會區(qū)、咸陽市興平市
贛州市上猶縣、伊春市嘉蔭縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、遂寧市大英縣、駐馬店市上蔡縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、綿陽市游仙區(qū)
杭州市江干區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、廣西柳州市柳南區(qū)、連云港市海州區(qū)、泉州市金門縣
雞西市滴道區(qū)、宿州市碭山縣、武漢市東西湖區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)、亳州市渦陽縣、雞西市虎林市
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、廈門市翔安區(qū)、云浮市云安區(qū)、雅安市漢源縣、寶雞市扶風縣、牡丹江市陽明區(qū)
丹東市寬甸滿族自治縣、忻州市岢嵐縣、安慶市懷寧縣、大同市平城區(qū)、果洛瑪沁縣、葫蘆島市興城市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、棗莊市臺兒莊區(qū)、三明市明溪縣
廣西百色市平果市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、懷化市洪江市、宜春市奉新縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、宜賓市長寧縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、吉安市安福縣、鐵嶺市昌圖縣
怒江傈僳族自治州福貢縣、蘇州市太倉市、錦州市古塔區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、寧夏吳忠市鹽池縣、六安市葉集區(qū)
松原市乾安縣、文山富寧縣、天津市南開區(qū)、哈爾濱市通河縣、周口市沈丘縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、大同市天鎮(zhèn)縣、鶴壁市淇縣、瀘州市古藺縣、臨沂市費縣
蕪湖市鳩江區(qū)、甘南夏河縣、江門市開平市、廣西賀州市平桂區(qū)、北京市延慶區(qū)、南平市延平區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、南昌市青云譜區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
常德市津市市、渭南市潼關(guān)縣、延安市延長縣、鄂州市梁子湖區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、德州市寧津縣、廣西梧州市蒙山縣、雅安市名山區(qū)、廣西北海市合浦縣
威海市環(huán)翠區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、泰州市靖江市、云浮市云城區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、丹東市振興區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
衡陽市耒陽市、黔東南天柱縣、吉林市永吉縣、德州市樂陵市、廣西南寧市隆安縣、黃石市陽新縣、臨汾市汾西縣、牡丹江市愛民區(qū)
海南貴德縣、成都市新都區(qū)、威海市榮成市、濰坊市濰城區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、株洲市醴陵市、齊齊哈爾市訥河市、銅陵市樅陽縣
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北京市懷柔區(qū)、湖州市吳興區(qū)、文昌市會文鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、漢中市勉縣、重慶市大渡口區(qū)
廣安市岳池縣、德州市齊河縣、伊春市湯旺縣、徐州市銅山區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)
雞西市城子河區(qū)、忻州市寧武縣、三門峽市義馬市、宜昌市宜都市、營口市站前區(qū)
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沈陽市新民市、廈門市翔安區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)、泉州市豐澤區(qū)、東莞市沙田鎮(zhèn)、嘉興市海鹽縣、大理祥云縣、淮安市清江浦區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣
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延安市宜川縣、慶陽市寧縣、咸陽市禮泉縣、濟南市槐蔭區(qū)、延安市志丹縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、保山市騰沖市、韶關(guān)市翁源縣、松原市扶余市
榆林市靖邊縣、綏化市望奎縣、西安市長安區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、齊齊哈爾市訥河市
眉山市丹棱縣、衢州市開化縣、葫蘆島市建昌縣、滁州市鳳陽縣、廣西桂林市資源縣、湛江市坡頭區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣
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池州市貴池區(qū)、德州市齊河縣、上海市長寧區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、漳州市華安縣、晉中市昔陽縣、河源市龍川縣、呂梁市臨縣、隴南市徽縣
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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(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(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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