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湖州市德清縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、西寧市城北區(qū)、五指山市毛陽、銅仁市玉屏侗族自治縣、廣西桂林市荔浦市、廣西南寧市賓陽縣
青島市李滄區(qū)、周口市川匯區(qū)、天津市東麗區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、郴州市臨武縣、商丘市睢縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、晉城市城區(qū)、惠州市惠陽區(qū)
廣西百色市田林縣、湘西州鳳凰縣、濰坊市坊子區(qū)、臺(tái)州市溫嶺市、洛陽市偃師區(qū)
襄陽市樊城區(qū)、成都市青白江區(qū)、張掖市高臺(tái)縣、恩施州來鳳縣、重慶市奉節(jié)縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、佳木斯市湯原縣、菏澤市鄄城縣、綿陽市安州區(qū)、武威市涼州區(qū)
廣西欽州市欽南區(qū)、開封市祥符區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣、南京市建鄴區(qū)、榆林市清澗縣、廣西崇左市大新縣、婁底市冷水江市、懷化市中方縣、儋州市南豐鎮(zhèn)
達(dá)州市萬源市、寧德市屏南縣、撫順市順城區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟(jì)南市歷下區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、太原市迎澤區(qū)、池州市青陽縣、五指山市通什
九江市永修縣、佳木斯市湯原縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、平頂山市舞鋼市、綏化市海倫市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、慶陽市慶城縣
滁州市鳳陽縣、貴陽市修文縣、寧波市奉化區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、直轄縣潛江市、三明市清流縣、本溪市溪湖區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、遵義市綏陽縣
伊春市南岔縣、惠州市惠城區(qū)、成都市邛崍市、滁州市明光市、大同市天鎮(zhèn)縣、莆田市涵江區(qū)、楚雄雙柏縣、宜春市上高縣、揭陽市榕城區(qū)
遂寧市安居區(qū)、廈門市集美區(qū)、吉林市舒蘭市、汕頭市濠江區(qū)、朝陽市凌源市、海口市秀英區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、宜春市宜豐縣、長(zhǎng)治市沁縣
長(zhǎng)治市襄垣縣、徐州市鼓樓區(qū)、婁底市新化縣、安慶市桐城市、南昌市青山湖區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、淮南市八公山區(qū)
白城市洮南市、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、中山市三角鎮(zhèn)、通化市通化縣、貴陽市白云區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、西寧市城北區(qū)、淄博市周村區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、黔南荔波縣、武漢市新洲區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、晉中市祁縣、邵陽市新邵縣、衢州市龍游縣、甘孜瀘定縣、西寧市城西區(qū)、襄陽市襄州區(qū)
忻州市五寨縣、襄陽市宜城市、衢州市柯城區(qū)、吉安市新干縣、安陽市殷都區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)
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楚雄楚雄市、達(dá)州市開江縣、五指山市番陽、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、中山市阜沙鎮(zhèn)
重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、滁州市全椒縣、黔西南興仁市、嘉興市平湖市、咸陽市秦都區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、九江市德安縣、惠州市惠陽區(qū)
雙鴨山市嶺東區(qū)、佳木斯市樺南縣、延安市吳起縣、六盤水市水城區(qū)、泉州市晉江市、保山市騰沖市
昭通市鹽津縣、攀枝花市米易縣、營口市西市區(qū)、樂山市金口河區(qū)、河源市龍川縣、咸陽市彬州市、寶雞市扶風(fēng)縣、佛山市南海區(qū)
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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?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(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)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(jiǎn)單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，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(píng)測(cè)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(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(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(tái)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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