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呂梁市交城縣、洛陽(yáng)市澗西區(qū)、十堰市竹溪縣、葫蘆島市連山區(qū)、北京市石景山區(qū)、銅仁市江口縣、寶雞市千陽(yáng)縣、德陽(yáng)市羅江區(qū)、德州市慶云縣
大連市莊河市、徐州市泉山區(qū)、營(yíng)口市蓋州市、上海市松江區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、上海市青浦區(qū)、南充市順慶區(qū)、咸陽(yáng)市秦都區(qū)、武漢市硚口區(qū)、沈陽(yáng)市和平區(qū)
吉林市船營(yíng)區(qū)、黃岡市英山縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、甘孜瀘定縣、無(wú)錫市惠山區(qū)、漢中市略陽(yáng)縣、六安市葉集區(qū)
咸陽(yáng)市彬州市、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、連云港市東海縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、沈陽(yáng)市和平區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、泉州市晉江市、漳州市龍海區(qū)
攀枝花市鹽邊縣、廣西河池市鳳山縣、焦作市山陽(yáng)區(qū)、寧德市古田縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣、廣西南寧市良慶區(qū)、鎮(zhèn)江市潤(rùn)州區(qū)、恩施州恩施市
株洲市茶陵縣、江門(mén)市蓬江區(qū)、鹽城市射陽(yáng)縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)、江門(mén)市新會(huì)區(qū)、天水市秦州區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)
濟(jì)寧市鄒城市、臨夏和政縣、馬鞍山市花山區(qū)、雞西市城子河區(qū)、吉林市樺甸市
張掖市民樂(lè)縣、東方市天安鄉(xiāng)、淮安市清江浦區(qū)、泉州市德化縣、三沙市西沙區(qū)、寶雞市眉縣
廣西南寧市邕寧區(qū)、寶雞市千陽(yáng)縣、福州市倉(cāng)山區(qū)、沈陽(yáng)市新民市、湘西州龍山縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、太原市古交市
長(zhǎng)治市平順縣、東方市天安鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、合肥市巢湖市、北京市石景山區(qū)
新鄉(xiāng)市輝縣市、宿州市埇橋區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、宜昌市興山縣、廣西崇左市寧明縣、遵義市紅花崗區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、吉安市新干縣、海東市循化撒拉族自治縣、成都市蒲江縣
綿陽(yáng)市北川羌族自治縣、江門(mén)市蓬江區(qū)、綏化市北林區(qū)、寶雞市隴縣、重慶市榮昌區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)
阿壩藏族羌族自治州汶川縣、通化市柳河縣、衡陽(yáng)市衡山縣、雅安市蘆山縣、成都市彭州市、攀枝花市仁和區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、文山西疇縣、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)
隴南市康縣、紅河綠春縣、湖州市南潯區(qū)、咸陽(yáng)市彬州市、淮北市杜集區(qū)、哈爾濱市平房區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、牡丹江市愛(ài)民區(qū)
佛山市南海區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、上海市楊浦區(qū)、海東市平安區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、松原市乾安縣、商丘市夏邑縣、焦作市沁陽(yáng)市、溫州市洞頭區(qū)、廣西桂林市永?？h
徐州市云龍區(qū)、焦作市中站區(qū)、駐馬店市確山縣、晉城市陽(yáng)城縣、金華市婺城區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、渭南市大荔縣、廣西百色市西林縣、懷化市鶴城區(qū)、廣西桂林市七星區(qū)、東莞市東城街道
葫蘆島市興城市、濱州市濱城區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、許昌市建安區(qū)、延安市宜川縣、安康市紫陽(yáng)縣、成都市都江堰市、廣西柳州市柳南區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
咸陽(yáng)市武功縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、安慶市懷寧縣、甘南舟曲縣、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、昭通市大關(guān)縣、常州市武進(jìn)區(qū)
牡丹江市愛(ài)民區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、青島市市南區(qū)、廣西欽州市浦北縣、青島市市北區(qū)、朝陽(yáng)市建平縣、重慶市秀山縣
黔南羅甸縣、棗莊市市中區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、上海市奉賢區(qū)、宜賓市高縣、衡陽(yáng)市常寧市、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、鞍山市鐵東區(qū)
淄博市張店區(qū)、涼山布拖縣、蕪湖市南陵縣、東方市大田鎮(zhèn)、海東市平安區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)
中山市石岐街道、廣元市青川縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、襄陽(yáng)市襄州區(qū)、安慶市大觀(guān)區(qū)
泉州市德化縣、南昌市南昌縣、萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、瀘州市龍馬潭區(qū)、宜昌市伍家崗區(qū)、伊春市湯旺縣、中山市南區(qū)街道、太原市古交市、南昌市東湖區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)
東營(yíng)市利津縣、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、營(yíng)口市站前區(qū)、南陽(yáng)市方城縣、?？谑忻捞m區(qū)、營(yíng)口市大石橋市
安陽(yáng)市龍安區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、聊城市高唐縣、中山市港口鎮(zhèn)、漯河市源匯區(qū)、南通市如皋市、北京市海淀區(qū)、涼山會(huì)理市
張掖市甘州區(qū)、上海市楊浦區(qū)、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、平頂山市新華區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、邵陽(yáng)市隆回縣、涼山鹽源縣、渭南市白水縣、綏化市蘭西縣
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蕪湖市南陵縣、廣州市增城區(qū)、重慶市渝北區(qū)、九江市潯陽(yáng)區(qū)、杭州市濱江區(qū)、永州市新田縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、西安市蓮湖區(qū)、茂名市化州市
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眉山市洪雅縣、綏化市明水縣、天津市紅橋區(qū)、邵陽(yáng)市隆回縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、南平市建陽(yáng)區(qū)、大同市廣靈縣
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廣西欽州市欽南區(qū)、開(kāi)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)
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安陽(yáng)市林州市、五指山市毛道、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
巴中市恩陽(yáng)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、北京市通州區(qū)、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、臺(tái)州市玉環(huán)市
昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、宿遷市泗陽(yáng)縣、廣西桂林市七星區(qū)、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)、商洛市柞水縣
煙臺(tái)市棲霞市、鹽城市阜寧縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、樂(lè)山市犍為縣、西安市臨潼區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣
泉州市永春縣、銅仁市萬(wàn)山區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、宿州市靈璧縣、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、邵陽(yáng)市隆回縣、常州市武進(jìn)區(qū)
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、平頂山市葉縣、牡丹江市海林市、臺(tái)州市溫嶺市、蘭州市紅古區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、蘭州市安寧區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)
江門(mén)市蓬江區(qū)、駐馬店市西平縣、廣西梧州市蒙山縣、牡丹江市穆棱市、遼源市西安區(qū)、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、吉安市遂川縣
廣西梧州市岑溪市、吉安市新干縣、濰坊市寒亭區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、連云港市連云區(qū)、廣西百色市西林縣
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青島市市南區(qū)、通化市東昌區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、吉安市新干縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗
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汕頭市澄海區(qū)、贛州市瑞金市、西安市碑林區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、西安市藍(lán)田縣、廣西百色市右江區(qū)
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煙臺(tái)市海陽(yáng)市、甘孜道孚縣、淮安市金湖縣、海西蒙古族天峻縣、連云港市東?？h
白山市臨江市、鞍山市鐵東區(qū)、德陽(yáng)市廣漢市、普洱市西盟佤族自治縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、海南興?？h、漯河市臨潁縣、平?jīng)鍪星f浪縣、德州市平原縣
安康市白河縣、黔南長(zhǎng)順縣、南陽(yáng)市桐柏縣、寧夏吳忠市同心縣、忻州市靜樂(lè)縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、錦州市太和區(qū)、湛江市徐聞縣、樂(lè)山市井研縣
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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)。可以在思考和非思考模式下精確集成外部工具，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(xiàn)，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(fǎng)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(xiàn)，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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