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廣西來賓市金秀瑤族自治縣、淮南市謝家集區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、大連市長海縣、西寧市城北區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、黔西南望謨縣
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)
淮安市清江浦區(qū)、佛山市三水區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、漳州市華安縣、文昌市文教鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、阜新市彰武縣、濰坊市臨朐縣、咸陽市長武縣
銅陵市義安區(qū)、安陽市殷都區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、直轄縣仙桃市、荊門市鐘祥市、忻州市偏關(guān)縣
東莞市橋頭鎮(zhèn)、徐州市新沂市、玉溪市通?？h、漢中市城固縣、泰州市高港區(qū)、南充市閬中市、涼山會理市、上海市徐匯區(qū)
遵義市赤水市、日照市莒縣、蘭州市安寧區(qū)、連云港市灌云縣、洛陽市西工區(qū)、常州市溧陽市、荊門市鐘祥市、臨沂市羅莊區(qū)
金華市婺城區(qū)、恩施州利川市、重慶市渝中區(qū)、平?jīng)鍪腥A亭縣、贛州市尋烏縣
玉溪市紅塔區(qū)、延邊汪清縣、瀘州市納溪區(qū)、九江市濂溪區(qū)、淄博市沂源縣
通化市柳河縣、常德市武陵區(qū)、黔南獨(dú)山縣、榆林市神木市、綿陽市北川羌族自治縣、阜陽市臨泉縣、廣西柳州市柳北區(qū)、淄博市周村區(qū)
北京市通州區(qū)、北京市密云區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、南昌市進(jìn)賢縣、定西市安定區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、眉山市青神縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
文昌市龍樓鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、撫順市望花區(qū)、大理云龍縣、廣西百色市田東縣、廣西桂林市疊彩區(qū)
濰坊市寒亭區(qū)、果洛瑪多縣、安陽市滑縣、馬鞍山市花山區(qū)、焦作市孟州市、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽縣、商丘市虞城縣
海西蒙古族茫崖市、綿陽市北川羌族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、自貢市沿灘區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)
廣州市越秀區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、四平市鐵西區(qū)、丹東市鳳城市、肇慶市鼎湖區(qū)
呂梁市離石區(qū)、龍巖市上杭縣、咸陽市三原縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、中山市南頭鎮(zhèn)、榆林市子洲縣
昆明市東川區(qū)、湖州市安吉縣、重慶市沙坪壩區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、溫州市泰順縣、隴南市宕昌縣、德州市德城區(qū)、白城市洮北區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣
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定安縣新竹鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、安陽市內(nèi)黃縣、咸寧市崇陽縣
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松原市扶余市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、滁州市天長市、贛州市贛縣區(qū)、鄭州市新鄭市、甘孜石渠縣、嘉興市秀洲區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)
昭通市昭陽區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)、合肥市包河區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、寧夏吳忠市利通區(qū)、保山市騰沖市
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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(qiáng)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(jìn)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(dāng)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(xì)、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(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(yàn)或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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，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，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，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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