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隴南市成縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、延邊和龍市、日照市嵐山區(qū)、延安市黃陵縣、西安市灞橋區(qū)、阜新市太平區(qū)、臨夏和政縣
臨汾市大寧縣、上海市奉賢區(qū)、五指山市通什、泉州市鯉城區(qū)、重慶市南岸區(qū)、重慶市巫山縣、商丘市虞城縣、北京市東城區(qū)、朔州市山陰縣
蚌埠市蚌山區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、呂梁市離石區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)
漢中市洋縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、永州市江永縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣
淮北市濉溪縣、通化市柳河縣、南京市棲霞區(qū)、連云港市灌南縣、渭南市富平縣、東營(yíng)市墾利區(qū)、三沙市南沙區(qū)、呂梁市汾陽市
雞西市雞東縣、南昌市安義縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、常德市武陵區(qū)
北京市昌平區(qū)、宜春市奉新縣、惠州市惠陽區(qū)、永州市雙牌縣、漳州市龍海區(qū)、滁州市來安縣、丹東市東港市、呂梁市柳林縣
錦州市古塔區(qū)、天水市張家川回族自治縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、潮州市湘橋區(qū)、麗江市華坪縣
阜陽市潁泉區(qū)、溫州市永嘉縣、安康市平利縣、濱州市博興縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、樂山市市中區(qū)、呂梁市石樓縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、吉安市峽江縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
澄邁縣中興鎮(zhèn)、河源市源城區(qū)、張掖市臨澤縣、杭州市濱江區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)
牡丹江市海林市、延邊和龍市、大連市金州區(qū)、南平市武夷山市、上海市徐匯區(qū)、天津市津南區(qū)
河源市紫金縣、涼山喜德縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、商洛市商州區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、惠州市惠東縣、廣西河池市金城江區(qū)、隨州市廣水市、福州市臺(tái)江區(qū)、成都市新津區(qū)
十堰市茅箭區(qū)、葫蘆島市建昌縣、郴州市資興市、郴州市蘇仙區(qū)、潮州市潮安區(qū)、九江市廬山市、東莞市茶山鎮(zhèn)、臨汾市吉縣
廣西防城港市上思縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、寧波市江北區(qū)、紹興市上虞區(qū)、吉安市青原區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
佛山市南海區(qū)、東莞市莞城街道、葫蘆島市興城市、重慶市永川區(qū)、重慶市北碚區(qū)
哈爾濱市阿城區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、沈陽市鐵西區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、廣西玉林市興業(yè)縣、南京市溧水區(qū)、哈爾濱市五常市
畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、廣西河池市南丹縣、亳州市譙城區(qū)、眉山市青神縣、長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)
臨汾市古縣、白銀市會(huì)寧縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、九江市共青城市、重慶市綦江區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
達(dá)州市萬源市、宿遷市沭陽縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、黔西南安龍縣、汕頭市澄海區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣
三亞市天涯區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、肇慶市廣寧縣、南京市玄武區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)
漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、揭陽市普寧市、湘西州保靖縣、溫州市樂清市、常州市新北區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、珠海市斗門區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、運(yùn)城市萬榮縣
甘孜道孚縣、贛州市瑞金市、上海市楊浦區(qū)、麗水市松陽縣、天津市東麗區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、吉安市永豐縣、平頂山市郟縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
茂名市化州市、樂山市夾江縣、聊城市高唐縣、東方市天安鄉(xiāng)、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、黃山市徽州區(qū)、濰坊市昌邑市
平頂山市郟縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、郴州市宜章縣、濮陽市臺(tái)前縣、迪慶維西傈僳族自治縣、渭南市華陰市、鐵嶺市鐵嶺縣、遵義市桐梓縣、隴南市徽縣、淮南市大通區(qū)
澄邁縣加樂鎮(zhèn)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、衡陽市南岳區(qū)、臨夏臨夏縣、漳州市漳浦縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、江門市江海區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣
漳州市薌城區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、呂梁市離石區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、岳陽市汨羅市、晉中市榆次區(qū)、臨汾市永和縣、張家界市永定區(qū)、溫州市蒼南縣
遼源市東豐縣、廣州市花都區(qū)、德州市武城縣、徐州市云龍區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、衡陽市衡陽縣、濰坊市奎文區(qū)、上饒市余干縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、益陽市赫山區(qū)
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昭通市魯?shù)榭h、九江市共青城市、黑河市孫吳縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、果洛瑪多縣、太原市杏花嶺區(qū)、普洱市瀾滄拉祜族自治縣
臨高縣東英鎮(zhèn)、銅陵市郊區(qū)、許昌市襄城縣、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、溫州市樂清市、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、大理劍川縣
湛江市坡頭區(qū)、漳州市龍海區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、伊春市湯旺縣、淄博市淄川區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、宣城市涇縣
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錦州市義縣、臨汾市大寧縣、清遠(yuǎn)市連州市、北京市密云區(qū)、郴州市汝城縣、南通市通州區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、常德市漢壽縣、遼源市東豐縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣
麗江市古城區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、延安市吳起縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、寧德市壽寧縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、安康市白河縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗
嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、黃岡市武穴市、海西蒙古族德令哈市、平頂山市寶豐縣、廣西崇左市龍州縣、海北海晏縣、九江市瑞昌市、撫州市資溪縣
太原市尖草坪區(qū)、中山市東區(qū)街道、通化市梅河口市、聊城市茌平區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、岳陽市華容縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)
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昭通市巧家縣、泉州市惠安縣、天津市東麗區(qū)、贛州市尋烏縣、杭州市建德市、遵義市正安縣、白山市撫松縣、東營(yíng)市墾利區(qū)、安康市紫陽縣、四平市梨樹縣
錦州市古塔區(qū)、天津市寧河區(qū)、臨汾市霍州市、寶雞市鳳縣、寧波市慈溪市、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、信陽市固始縣、贛州市于都縣、東莞市厚街鎮(zhèn)
昭通市綏江縣、中山市東區(qū)街道、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、廣西防城港市防城區(qū)、贛州市尋烏縣
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)
無錫市濱湖區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、荊州市荊州區(qū)、濮陽市清豐縣、杭州市蕭山區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、玉溪市易門縣、邵陽市隆回縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
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東方市大田鎮(zhèn)、福州市臺(tái)江區(qū)、東莞市黃江鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、上饒市信州區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、重慶市江北區(qū)、張掖市民樂縣、曲靖市羅平縣
德宏傣族景頗族自治州盈江縣、臨汾市蒲縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、福州市福清市、茂名市信宜市
荊州市江陵縣、駐馬店市泌陽縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、舟山市普陀區(qū)、廣安市岳池縣、四平市伊通滿族自治縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、平?jīng)鍪徐o寧縣、上饒市萬年縣
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南通市如東縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、西雙版納景洪市
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更低成本更高性能，阿里千問3引爆新一輪AI應(yīng)用熱潮？|界面新聞
4月29日凌晨，阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3（簡(jiǎn)稱千問3），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。
千問3是國(guó)內(nèi)首個(gè)混合推理模型，性能更高的同時(shí)成本大幅下降，其總參數(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機(jī)構(gòu)測(cè)算，部署R1需16張H20芯片，而滿血版千問3僅需4張，成本大降75%。
更重要的是，千問3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，千問3創(chuàng)下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型。大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻，或?qū)⒁l(fā)新一輪AI應(yīng)用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馮雷（橘子）在社交媒體上發(fā)布了他的測(cè)試體驗(yàn)。其中，Qwen3把各個(gè)MCP都調(diào)用成功了，但別的模型失敗居多。他對(duì)界面新聞表示，從R1到千問3，工具調(diào)用能力已經(jīng)進(jìn)步了非常多。
Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對(duì)模型能力的需求，取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上，一個(gè)強(qiáng)健的Agent系統(tǒng)對(duì)底層模型的需求主要包括基礎(chǔ)語言理解與生成、工具使用與調(diào)用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡(jiǎn)單來說，其需要準(zhǔn)確理解指令和上下文以及多輪對(duì)話中的隱含意圖和模糊表達(dá)，把復(fù)雜目標(biāo)拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時(shí)，這個(gè)系統(tǒng)還要理解和調(diào)用外部工具的流程，并執(zhí)行API調(diào)用。
在Platform Thinking主理人、前知乎 COO張寧看來，目前Agent行業(yè)在底層模型上面臨的痛點(diǎn)就是真正好工具調(diào)用能力的模型不多。
從千問3的性能和測(cè)試表現(xiàn)來看，阿里方面正在著力解決底層模型工具調(diào)用能力不足的痛點(diǎn)?？梢栽谒伎己头撬伎寄Ｊ较戮_集成外部工具，在復(fù)雜的基于代理的任務(wù)中在開源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)中，千問3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。
千問3原生支持MCP協(xié)議，并具備強(qiáng)大的工具調(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)。開發(fā)者要定義可用工具，可基于 MCP 配置文件，使用 Qwen-Agent 的集成工具或自行集成其他工具，快速開發(fā)一個(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫(kù)RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí)，千問3在基礎(chǔ)語言理解與生成能力和推理能力上也表現(xiàn)出不俗的能力。
這意味著，在同等模型能力的條件下，Agent以及AI應(yīng)用行業(yè)調(diào)用模型的成本更低，調(diào)用更方便，這勢(shì)必會(huì)促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅(jiān)定開源路線，多版本模型同時(shí)推出
千問3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
其中，千問3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，激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；千問3的稠密模型性能繼續(xù)突破， Qwen3-4B 這樣的小模型也能達(dá)到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因?yàn)樗星?模型都是混合推理模型，API可按需設(shè)置“思考預(yù)算”（即預(yù)期最大深度思考的tokens數(shù)量），進(jìn)行不同程度的思考，靈活滿足AI應(yīng)用和不同場(chǎng)景對(duì)性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型，這勢(shì)必會(huì)降低其使用大模型的門檻和成本。這些資金和人員都非常有限的團(tuán)隊(duì)可以把更多資源和精力投入到市場(chǎng)和用戶需求痛點(diǎn)的挖掘上，以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
在馮雷看來，Qwen 系列模型，因?yàn)殚_源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn)，已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因?yàn)榛Ｐ偷馁|(zhì)量決定了后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的上限。
阿里云走到第16個(gè)年頭，全面重構(gòu)了一個(gè)從底層硬件到計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺(tái)的全棧技術(shù)架構(gòu)體系，是亞太第一的云計(jì)算平臺(tái)；而阿里也是全球最早投入大模型研究的科技公司之一
此前周靖人接受媒體采訪時(shí)稱，大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓(xùn)練還是推理，大模型的每一次突破，表面看是模型能力演進(jìn)，背后其實(shí)是整個(gè)云計(jì)算和數(shù)據(jù)、工程平臺(tái)的全面配合和升級(jí)。多模態(tài)也是通向 AGI 的重要途徑。
阿里Qwen 3發(fā)布后，馬斯克在社交平臺(tái)X上稱，下周，Grok 3.5 早期測(cè)試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個(gè)能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)或電化學(xué)技術(shù)問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國(guó)際上同樣有較高的關(guān)注度。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)、歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士孫茂松表示，近年來在人工智能領(lǐng)域尤其是大模型的發(fā)展上，發(fā)出了很強(qiáng)烈的中國(guó)的聲音，DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產(chǎn)品極大推動(dòng)了國(guó)內(nèi)大模型的開源路線，這無疑為緩解技術(shù)壟斷，推動(dòng)技術(shù)平權(quán)，提升人工智能的普惠性，無疑具有十分重要的作用。
目前，海內(nèi)外開源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬，超越Llama系列衍生模型，通義千問Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開源大模型榜單，排名前十的開源大模型全部是基于通義千問Qwen開源模型二次開發(fā)的衍生模型。
孫茂松認(rèn)為，這意味著中國(guó)的大模型的文化在國(guó)際上得到了認(rèn)可，這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn)，外界看來似乎“漫不經(jīng)心”，但這一點(diǎn)非常難能可貴，這實(shí)際上是認(rèn)可中國(guó)大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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