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東方市三家鎮(zhèn)、益陽(yáng)市沅江市、鄭州市中原區(qū)、合肥市肥東縣、海口市瓊山區(qū)
廣西崇左市江州區(qū)、漳州市南靖縣、淮安市漣水縣、寧德市蕉城區(qū)、黃石市大冶市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、畢節(jié)市大方縣、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)
池州市石臺(tái)縣、三明市寧化縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、廣西百色市右江區(qū)
上饒市萬(wàn)年縣、成都市彭州市、樂(lè)東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、河源市連平縣、云浮市羅定市、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、鹽城市射陽(yáng)縣
保山市隆陽(yáng)區(qū)、黔南長(zhǎng)順縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、郴州市永興縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)
昆明市安寧市、儋州市海頭鎮(zhèn)、遵義市湄潭縣、蕪湖市鳩江區(qū)、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、晉城市陵川縣、晉中市祁縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、昆明市盤(pán)龍區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)
西安市鄠邑區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、營(yíng)口市鲅魚(yú)圈區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、棗莊市滕州市、廣西桂林市全州縣、淮南市田家庵區(qū)、永州市新田縣、成都市龍泉驛區(qū)、寧波市奉化區(qū)
北京市門(mén)頭溝區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、許昌市禹州市、昭通市水富市、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、晉中市介休市、牡丹江市綏芬河市、廣西河池市宜州區(qū)、漳州市漳浦縣
六安市金安區(qū)、廣西防城港市上思縣、長(zhǎng)治市上黨區(qū)、沈陽(yáng)市沈北新區(qū)、宜春市銅鼓縣、通化市通化縣、貴陽(yáng)市花溪區(qū)
商洛市柞水縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、甘南迭部縣、淮北市相山區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、東莞市萬(wàn)江街道、臨汾市侯馬市、黃南澤庫(kù)縣、臨汾市浮山縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
重慶市南岸區(qū)、銅仁市石阡縣、開(kāi)封市龍亭區(qū)、湛江市遂溪縣、營(yíng)口市西市區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、遵義市桐梓縣、三明市清流縣
甘孜巴塘縣、洛陽(yáng)市洛寧縣、郴州市蘇仙區(qū)、嘉興市海寧市、黔東南臺(tái)江縣、蘇州市虎丘區(qū)、煙臺(tái)市牟平區(qū)
韶關(guān)市新豐縣、哈爾濱市巴彥縣、黔西南冊(cè)亨縣、儋州市東成鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、三沙市南沙區(qū)、福州市羅源縣
重慶市城口縣、商丘市睢陽(yáng)區(qū)、南充市高坪區(qū)、常德市漢壽縣、廣西桂林市臨桂區(qū)
佳木斯市撫遠(yuǎn)市、內(nèi)江市資中縣、許昌市魏都區(qū)、撫順市撫順縣、聊城市陽(yáng)谷縣、榆林市橫山區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、廣西來(lái)賓市忻城縣、宜昌市猇亭區(qū)、婁底市婁星區(qū)、黔西南安龍縣、晉城市高平市、松原市乾安縣
益陽(yáng)市安化縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、恩施州建始縣、果洛瑪沁縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣
三門(mén)峽市湖濱區(qū)、贛州市信豐縣、日照市東港區(qū)、永州市江永縣、漳州市詔安縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、涼山甘洛縣
上饒市廣信區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、廣西北海市鐵山港區(qū)、甘南合作市、玉溪市澄江市、定西市漳縣、漳州市東山縣
瓊海市嘉積鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、甘南卓尼縣、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、佛山市南海區(qū)、咸寧市咸安區(qū)
海西蒙古族德令哈市、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、遼源市東豐縣、晉中市左權(quán)縣、南昌市東湖區(qū)、天津市濱海新區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、東營(yíng)市廣饒縣、沈陽(yáng)市鐵西區(qū)、本溪市本溪滿(mǎn)族自治縣
黔南甕安縣、蕪湖市弋江區(qū)、文山丘北縣、贛州市石城縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)
新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、東莞市常平鎮(zhèn)、中山市大涌鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、滁州市鳳陽(yáng)縣、淮北市濉溪縣、恩施州咸豐縣
西寧市城中區(qū)、泰安市肥城市、阿壩藏族羌族自治州小金縣、大理云龍縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、福州市倉(cāng)山區(qū)、汕尾市城區(qū)、恩施州咸豐縣
鄭州市中牟縣、廣西崇左市江州區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、揭陽(yáng)市普寧市、金昌市永昌縣
信陽(yáng)市羅山縣、溫州市永嘉縣、太原市迎澤區(qū)、大連市甘井子區(qū)、淮北市烈山區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、五指山市通什、雞西市密山市
臨夏永靖縣、淄博市張店區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、宿遷市宿城區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
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陽(yáng)泉市盂縣、文山硯山縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、重慶市南川區(qū)、鄭州市上街區(qū)、中山市東區(qū)街道
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、濱州市無(wú)棣縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、駐馬店市上蔡縣、朔州市平魯區(qū)、洛陽(yáng)市洛寧縣、丹東市振安區(qū)、黃石市下陸區(qū)
海東市樂(lè)都區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、淮南市大通區(qū)、武漢市武昌區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、惠州市龍門(mén)縣
重慶市墊江縣、安陽(yáng)市湯陰縣、北京市房山區(qū)、成都市青白江區(qū)、哈爾濱市尚志市、中山市五桂山街道、紹興市嵊州市、上海市虹口區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、湖州市德清縣
焦作市中站區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、天水市清水縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、南平市武夷山市、廈門(mén)市翔安區(qū)
海西蒙古族德令哈市、三沙市西沙區(qū)、渭南市蒲城縣、中山市黃圃鎮(zhèn)、西安市鄠邑區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)、洛陽(yáng)市老城區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、合肥市蜀山區(qū)
宿州市泗縣、萬(wàn)寧市東澳鎮(zhèn)、吉林市昌邑區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、吉安市永豐縣、黃山市祁門(mén)縣、瓊海市潭門(mén)鎮(zhèn)、雅安市寶興縣
徐州市泉山區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廈門(mén)市思明區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、湖州市安吉縣、大理南澗彝族自治縣
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松原市乾安縣、黔西南望謨縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、邵陽(yáng)市大祥區(qū)、汕尾市陸豐市、雅安市蘆山縣、益陽(yáng)市桃江縣、金華市永康市、臨高縣博厚鎮(zhèn)
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丹東市寬甸滿(mǎn)族自治縣、衢州市龍游縣、迪慶德欽縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、內(nèi)江市隆昌市、商丘市永城市、東營(yíng)市利津縣、海南貴德縣、宣城市宣州區(qū)、安慶市懷寧縣
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重慶市沙坪壩區(qū)、萬(wàn)寧市萬(wàn)城鎮(zhèn)、上海市普陀區(qū)、許昌市襄城縣、果洛瑪沁縣、湛江市遂溪縣、泉州市南安市、屯昌縣新興鎮(zhèn)、婁底市新化縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)
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更低成本更高性能，阿里千問(wèn)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3（簡(jiǎn)稱(chēng)千問(wèn)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(kāi)源模型。
千問(wèn)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(mǎn)血版千問(wèn)3僅需4張，成本大降75%。
更重要的是，千問(wèn)3為即將到來(lái)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(wèn)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(mén)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(wèn)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(yǔ)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(lái)說(shuō)，其需要準(zhǔn)確理解指令和上下文以及多輪對(duì)話(huà)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(lái)，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(wèn)3的性能和測(cè)試表現(xiàn)來(lái)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(kāi)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(wèn)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(mén)檻。
千問(wèn)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(kāi)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(kāi)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(wèn)3在基礎(chǔ)語(yǔ)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(kāi)源路線，多版本模型同時(shí)推出
千問(wèn)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(wèn)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(wèn)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?wèn)3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(mǎn)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(kāi)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(mén)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(hù)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(lái)，Qwen 系列模型，因?yàn)殚_(kāi)源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn)，已經(jīng)成為很多開(kāi)發(fā)者的首選模型。很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究也都依賴(lài)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(chēng)，大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無(wú)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(chēng)，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(wèn)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(lái)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(wèn)的系列開(kāi)源產(chǎn)品極大推動(dòng)了國(guó)內(nèi)大模型的開(kāi)源路線，這無(wú)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(wú)疑具有十分重要的作用。
目前，海內(nèi)外開(kāi)源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬(wàn)，超越Llama系列衍生模型，通義千問(wèn)Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語(yǔ)言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開(kāi)源大模型榜單，排名前十的開(kāi)源大模型全部是基于通義千問(wèn)Qwen開(kāi)源模型二次開(kāi)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(lái)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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