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岳陽(yáng)市岳陽(yáng)樓區(qū)、九江市潯陽(yáng)區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、武威市民勤縣、南昌市灣里區(qū)
寧波市鄞州區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、濰坊市壽光市、臨高縣博厚鎮(zhèn)、撫州市南城縣、銅川市王益區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、黔東南從江縣
襄陽(yáng)市?？悼h、定西市岷縣、東莞市萬(wàn)江街道、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、上海市青浦區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、重慶市永川區(qū)、臨夏康樂(lè)縣
咸陽(yáng)市武功縣、溫州市永嘉縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、曲靖市沾益區(qū)、云浮市郁南縣
遼源市西安區(qū)、青島市即墨區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、中山市黃圃鎮(zhèn)、牡丹江市海林市、涼山雷波縣、上饒市廣豐區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、郴州市桂陽(yáng)縣、韶關(guān)市樂(lè)昌市、廣西賀州市昭平縣、西安市閻良區(qū)、岳陽(yáng)市云溪區(qū)
駐馬店市泌陽(yáng)縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、東莞市東城街道、淮安市金湖縣、甘孜色達(dá)縣、文山廣南縣
重慶市豐都縣、遵義市綏陽(yáng)縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、臨汾市大寧縣、南充市蓬安縣、廣安市前鋒區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、廣州市從化區(qū)
常州市金壇區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、臨高縣東英鎮(zhèn)、西寧市湟源縣、蘭州市西固區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、廣西柳州市魚(yú)峰區(qū)
廣西貴港市桂平市、六安市裕安區(qū)、大理巍山彝族回族自治縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、白城市洮北區(qū)、廣州市番禺區(qū)、廣安市武勝縣、晉城市陵川縣
內(nèi)江市隆昌市、汕尾市陸豐市、南平市邵武市、東莞市企石鎮(zhèn)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
齊齊哈爾市碾子山區(qū)、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、蘭州市永登縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、海西蒙古族德令哈市、安慶市迎江區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、三明市寧化縣
大同市左云縣、孝感市安陸市、嘉興市秀洲區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、武威市民勤縣、臨汾市侯馬市、通化市二道江區(qū)、福州市永泰縣、黃山市屯溪區(qū)
安慶市懷寧縣、泉州市惠安縣、麗水市云和縣、大理大理市、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)、隴南市禮縣、運(yùn)城市河津市、常德市漢壽縣
遵義市鳳岡縣、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、泰安市東平縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、雅安市雨城區(qū)、雅安市漢源縣、徐州市銅山區(qū)
鄂州市梁子湖區(qū)、重慶市南川區(qū)、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、東營(yíng)市廣饒縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、湘西州永順縣
文山馬關(guān)縣、平頂山市寶豐縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、文昌市重興鎮(zhèn)、吉安市峽江縣、大連市甘井子區(qū)、淮北市烈山區(qū)、北京市海淀區(qū)、重慶市豐都縣、丹東市元寶區(qū)
三門峽市盧氏縣、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、銅陵市郊區(qū)、寧波市江北區(qū)、黔西南晴隆縣、佛山市南海區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、河源市紫金縣、上海市虹口區(qū)、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)
韶關(guān)市始興縣、營(yíng)口市西市區(qū)、榆林市靖邊縣、吉安市吉州區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、海北剛察縣
宜賓市長(zhǎng)寧縣、張家界市永定區(qū)、定西市岷縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、上饒市信州區(qū)、黔西南普安縣
廣安市前鋒區(qū)、常德市石門縣、重慶市巫山縣、重慶市潼南區(qū)、晉城市沁水縣、撫州市金溪縣
德陽(yáng)市中江縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、延安市延川縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、泰州市海陵區(qū)、眉山市丹棱縣、湛江市坡頭區(qū)
東莞市沙田鎮(zhèn)、海西蒙古族天峻縣、漢中市寧強(qiáng)縣、玉樹(shù)曲麻萊縣、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、湘西州保靖縣、贛州市尋烏縣、株洲市石峰區(qū)
隴南市康縣、咸陽(yáng)市涇陽(yáng)縣、沈陽(yáng)市康平縣、內(nèi)江市市中區(qū)、曲靖市羅平縣、湘潭市湘潭縣
南陽(yáng)市南召縣、晉中市昔陽(yáng)縣、眉山市東坡區(qū)、恩施州宣恩縣、聊城市陽(yáng)谷縣、金昌市永昌縣、南京市江寧區(qū)、濱州市濱城區(qū)、淮安市淮安區(qū)、迪慶德欽縣
東莞市樟木頭鎮(zhèn)、成都市郫都區(qū)、周口市鹿邑縣、天津市薊州區(qū)、蕪湖市南陵縣、溫州市永嘉縣、聊城市東昌府區(qū)、寧德市霞浦縣
中山市中山港街道、揚(yáng)州市高郵市、許昌市建安區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、安陽(yáng)市北關(guān)區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)春市
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廣州市黃埔區(qū)、邵陽(yáng)市綏寧縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、朝陽(yáng)市北票市、黔東南麻江縣、蘇州市太倉(cāng)市、三明市三元區(qū)、雙鴨山市集賢縣
宜昌市夷陵區(qū)、合肥市包河區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、金華市浦江縣、德州市德城區(qū)、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市
長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、三明市沙縣區(qū)、綿陽(yáng)市安州區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、昭通市巧家縣、衢州市龍游縣、合肥市廬陽(yáng)區(qū)、鄭州市二七區(qū)
重慶市巫山縣、湘西州鳳凰縣、威海市環(huán)翠區(qū)、懷化市洪江市、麗水市云和縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、朝陽(yáng)市建平縣
昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、海南貴德縣、甘孜得榮縣、漢中市略陽(yáng)縣、龍巖市永定區(qū)、西安市臨潼區(qū)
駐馬店市遂平縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、延安市延長(zhǎng)縣、湖州市德清縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、無(wú)錫市江陰市、安順市平壩區(qū)、臨汾市襄汾縣、嘉興市南湖區(qū)
臨汾市大寧縣、廣元市劍閣縣、宜賓市屏山縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、寧波市江北區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)、三明市泰寧縣、陽(yáng)泉市城區(qū)
貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、焦作市馬村區(qū)、恩施州建始縣、晉中市和順縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
銅仁市石阡縣、鄂州市華容區(qū)、洛陽(yáng)市宜陽(yáng)縣、宜春市銅鼓縣、大理云龍縣、太原市婁煩縣、大連市甘井子區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、茂名市信宜市、咸寧市通山縣
漳州市云霄縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)、鄭州市滎陽(yáng)市、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、文山西疇縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、綿陽(yáng)市三臺(tái)縣、黑河市嫩江市、周口市扶溝縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣
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常德市臨澧縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、上饒市德興市、湘潭市雨湖區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、廣西玉林市容縣、重慶市綦江區(qū)
自貢市富順縣、海東市化隆回族自治縣、廣西河池市南丹縣、茂名市電白區(qū)、五指山市水滿、宜賓市敘州區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
定安縣富文鎮(zhèn)、營(yíng)口市蓋州市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、咸陽(yáng)市楊陵區(qū)、連云港市灌南縣、杭州市臨安區(qū)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)
大同市靈丘縣、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、南陽(yáng)市唐河縣、威海市榮成市、沈陽(yáng)市康平縣、邵陽(yáng)市武岡市
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贛州市上猶縣、淄博市周村區(qū)、濟(jì)寧市兗州區(qū)、益陽(yáng)市南縣、南充市西充縣
寶雞市金臺(tái)區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、南平市延平區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、甘孜理塘縣、重慶市合川區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、河源市紫金縣、攀枝花市西區(qū)、衢州市常山縣
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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(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(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，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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