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吉林市龍?zhí)秴^(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、黃山市黟縣、黔南羅甸縣、懷化市辰溪縣、天津市東麗區(qū)、九江市武寧縣、鶴崗市綏濱縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
忻州市偏關(guān)縣、商洛市山陽縣、寧波市寧海縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、寶雞市眉縣、常州市天寧區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
廣西防城港市防城區(qū)、杭州市下城區(qū)、廣州市南沙區(qū)、儋州市海頭鎮(zhèn)、咸陽市旬邑縣
大慶市大同區(qū)、重慶市萬州區(qū)、朝陽市凌源市、棗莊市山亭區(qū)、阜陽市界首市、天水市甘谷縣、黔東南臺江縣
中山市中山港街道、鶴崗市蘿北縣、廣西柳州市融水苗族自治縣、大理南澗彝族自治縣、遂寧市射洪市
廣西桂林市疊彩區(qū)、漳州市漳浦縣、鄭州市新鄭市、三明市大田縣、西安市碑林區(qū)、無錫市錫山區(qū)、黔西南冊亨縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
汕頭市澄海區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、廣西百色市德?？h、文昌市潭牛鎮(zhèn)、株洲市醴陵市、福州市鼓樓區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、韶關(guān)市新豐縣
蘭州市皋蘭縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、惠州市龍門縣、齊齊哈爾市甘南縣、黔東南榕江縣
大連市瓦房店市、涼山越西縣、寧夏吳忠市同心縣、海南同德縣、自貢市自流井區(qū)、營口市蓋州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗
宣城市旌德縣、孝感市漢川市、延邊琿春市、濰坊市奎文區(qū)、眉山市洪雅縣、吉林市永吉縣
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、廣西欽州市欽北區(qū)、大同市平城區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、重慶市巫溪縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)
廣西貴港市港北區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、黔東南錦屏縣、貴陽市南明區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、岳陽市岳陽縣、紹興市新昌縣、廣西崇左市天等縣
銅川市印臺區(qū)、益陽市資陽區(qū)、寧德市柘榮縣、果洛久治縣、綏化市望奎縣
岳陽市平江縣、商丘市睢縣、重慶市武隆區(qū)、昆明市富民縣、鹽城市大豐區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
韶關(guān)市新豐縣、雙鴨山市集賢縣、洛陽市洛寧縣、黃南澤庫縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)
昭通市大關(guān)縣、伊春市大箐山縣、杭州市下城區(qū)、昆明市嵩明縣、黃岡市蘄春縣
玉溪市華寧縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、保山市昌寧縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、文昌市文城鎮(zhèn)、安慶市懷寧縣、威海市文登區(qū)、甘南卓尼縣
綏化市蘭西縣、本溪市桓仁滿族自治縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、南通市如東縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、呂梁市臨縣、贛州市興國縣、汕頭市澄海區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、三沙市西沙區(qū)
鄭州市登封市、天水市麥積區(qū)、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、焦作市修武縣、南京市玄武區(qū)、濱州市濱城區(qū)、廣西貴港市桂平市、撫順市新?lián)釁^(qū)、六安市霍山縣、長沙市長沙縣
本溪市桓仁滿族自治縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、開封市龍亭區(qū)、綿陽市北川羌族自治縣、黃石市大冶市、天津市和平區(qū)
廣西桂林市荔浦市、雅安市雨城區(qū)、長春市綠園區(qū)、安陽市文峰區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、黔西南望謨縣、吉安市吉州區(qū)
甘南碌曲縣、鶴壁市鶴山區(qū)、臨汾市安澤縣、阜陽市阜南縣、許昌市建安區(qū)、天水市張家川回族自治縣、吉林市船營區(qū)、銅川市耀州區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)
文昌市翁田鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、南陽市桐柏縣、廣西河池市天峨縣、湘西州花垣縣、甘孜甘孜縣
蘇州市常熟市、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、梅州市五華縣、商洛市商州區(qū)、黑河市嫩江市、楚雄大姚縣、東莞市企石鎮(zhèn)、濮陽市范縣、重慶市涪陵區(qū)
平頂山市魯山縣、朝陽市北票市、信陽市息縣、成都市蒲江縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)
黃岡市紅安縣、阜陽市潁上縣、眉山市青神縣、松原市扶余市、呂梁市石樓縣、營口市蓋州市、朔州市右玉縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、涼山西昌市
遼陽市弓長嶺區(qū)、湛江市徐聞縣、吉安市吉州區(qū)、廣州市番禺區(qū)、南京市建鄴區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)
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上饒市廣信區(qū)、南平市浦城縣、眉山市丹棱縣、遵義市赤水市、大興安嶺地區(qū)漠河市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、襄陽市棗陽市、湘西州瀘溪縣、蘭州市七里河區(qū)
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渭南市蒲城縣、晉城市陵川縣、鷹潭市貴溪市、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、黔東南黃平縣、銅陵市義安區(qū)、瓊海市嘉積鎮(zhèn)
濟(jì)寧市汶上縣、鹽城市亭湖區(qū)、雅安市天全縣、益陽市赫山區(qū)、忻州市代縣、宿遷市沭陽縣、宿州市泗縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)
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內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、呂梁市交城縣、贛州市龍南市、三明市三元區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、廣西玉林市博白縣、麗水市松陽縣、重慶市武隆區(qū)、廣西桂林市平樂縣
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揚(yáng)州市邗江區(qū)、遵義市正安縣、錦州市義縣、湛江市雷州市、雞西市滴道區(qū)、九江市湖口縣、鞍山市立山區(qū)、黃岡市英山縣
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內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、孝感市大悟縣、焦作市溫縣、臨滄市滄源佤族自治縣、平頂山市魯山縣、廣州市從化區(qū)、銅仁市江口縣、貴陽市息烽縣、廈門市同安區(qū)
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定西市渭源縣、咸寧市咸安區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、眉山市彭山區(qū)、懷化市鶴城區(qū)
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銅仁市江口縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、撫州市臨川區(qū)、淮南市鳳臺縣、玉樹玉樹市
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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?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(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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