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寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、焦作市山陽區(qū)、忻州市靜樂縣、駐馬店市正陽縣、商丘市民權(quán)縣
畢節(jié)市金沙縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、張家界市永定區(qū)、聊城市東阿縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、廣西崇左市大新縣、重慶市江北區(qū)、沈陽市新民市、長治市黎城縣
廣西柳州市鹿寨縣、溫州市甌海區(qū)、濮陽市濮陽縣、衢州市衢江區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、撫順市順城區(qū)、西安市雁塔區(qū)
丹東市振安區(qū)、鶴崗市綏濱縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、安康市寧陜縣、漯河市臨潁縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、朔州市朔城區(qū)、臺州市玉環(huán)市
文昌市文城鎮(zhèn)、臨汾市翼城縣、濟南市章丘區(qū)、宜賓市屏山縣、東方市江邊鄉(xiāng)、洛陽市伊川縣、臨沂市沂南縣、瓊海市中原鎮(zhèn)
昭通市彝良縣、陽泉市盂縣、杭州市江干區(qū)、嘉興市平湖市、濟南市天橋區(qū)、安慶市望江縣、韶關(guān)市翁源縣
臨汾市永和縣、梅州市平遠縣、遂寧市射洪市、深圳市龍華區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、麗江市寧蒗彝族自治縣、重慶市巫山縣、三門峽市澠池縣、北京市海淀區(qū)
雙鴨山市嶺東區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、撫順市清原滿族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、廣西百色市右江區(qū)、寧波市余姚市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、長沙市長沙縣、新鄉(xiāng)市原陽縣
哈爾濱市道外區(qū)、揚州市高郵市、七臺河市桃山區(qū)、溫州市文成縣、商丘市睢陽區(qū)
煙臺市萊陽市、臨沂市蘭陵縣、鄭州市鞏義市、曲靖市沾益區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
隨州市廣水市、六安市金寨縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、揭陽市普寧市、日照市五蓮縣
寧夏銀川市永寧縣、清遠市佛岡縣、無錫市濱湖區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、杭州市蕭山區(qū)
哈爾濱市松北區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、滁州市天長市、貴陽市清鎮(zhèn)市、南平市松溪縣、咸陽市旬邑縣、甘孜白玉縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、運城市新絳縣
廣州市越秀區(qū)、杭州市江干區(qū)、新余市分宜縣、揚州市寶應(yīng)縣、懷化市中方縣、開封市尉氏縣、淄博市高青縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
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蘭州市安寧區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、紹興市越城區(qū)、綿陽市安州區(qū)、甘南碌曲縣
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宜賓市筠連縣、玉樹稱多縣、丹東市東港市、河源市連平縣、黔東南錦屏縣、安康市紫陽縣、徐州市云龍區(qū)、云浮市云城區(qū)、重慶市合川區(qū)、牡丹江市穆棱市
滁州市鳳陽縣、黃山市歙縣、臨夏康樂縣、阜陽市潁州區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、阜陽市臨泉縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、清遠市英德市
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內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、廣西桂林市秀峰區(qū)、漳州市長泰區(qū)、南京市玄武區(qū)、廣州市從化區(qū)、宜賓市興文縣、昭通市魯?shù)榭h、廣西欽州市靈山縣、三亞市吉陽區(qū)、淮安市洪澤區(qū)
定西市漳縣、朔州市懷仁市、雙鴨山市四方臺區(qū)、張掖市民樂縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、廣西玉林市容縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、安慶市懷寧縣、漢中市佛坪縣
武漢市洪山區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、忻州市五寨縣、上饒市鄱陽縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、南昌市青云譜區(qū)、常德市石門縣、合肥市蜀山區(qū)、黔南荔波縣
濮陽市清豐縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、臨夏臨夏市、麗水市松陽縣、瀘州市納溪區(qū)、臨汾市襄汾縣、廣西桂林市陽朔縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)
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松原市寧江區(qū)、襄陽市谷城縣、汕頭市潮南區(qū)、湛江市麻章區(qū)、棗莊市薛城區(qū)、阜新市新邱區(qū)
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吉林市昌邑區(qū)、淮南市八公山區(qū)、綿陽市三臺縣、齊齊哈爾市訥河市、安陽市龍安區(qū)、延邊安圖縣
海東市樂都區(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)、惠州市龍門縣
常州市金壇區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、連云港市灌云縣、沈陽市和平區(qū)
直轄縣天門市、安康市平利縣、張掖市臨澤縣、白山市江源區(qū)、北京市懷柔區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、景德鎮(zhèn)市樂平市
重慶市潼南區(qū)、隴南市西和縣、運城市聞喜縣、宜昌市點軍區(qū)、重慶市江津區(qū)、三明市清流縣、昭通市威信縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
岳陽市平江縣、樂山市市中區(qū)、濟南市歷城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、湘潭市湘潭縣、滁州市全椒縣、江門市開平市、廣西來賓市合山市、寶雞市眉縣
樂山市犍為縣、溫州市鹿城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、重慶市大足區(qū)、麗水市云和縣、儋州市那大鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、益陽市沅江市
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西寧市湟中區(qū)、周口市川匯區(qū)、金華市金東區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、天津市靜海區(qū)、宜春市豐城市
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更低成本更高性能，阿里千問3引爆新一輪AI應(yīng)用熱潮？|界面新聞
4月29日凌晨，阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3（簡稱千問3），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，登頂全球最強開源模型。
千問3是國內(nèi)首個混合推理模型，性能更高的同時成本大幅下降，其總參數(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機構(gòu)測算，部署R1需16張H20芯片，而滿血版千問3僅需4張，成本大降75%。
更重要的是，千問3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，千問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)品負責人馮雷（橘子）在社交媒體上發(fā)布了他的測試體驗。其中，Qwen3把各個MCP都調(diào)用成功了，但別的模型失敗居多。他對界面新聞表示，從R1到千問3，工具調(diào)用能力已經(jīng)進步了非常多。
Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對模型能力的需求，取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上，一個強健的Agent系統(tǒng)對底層模型的需求主要包括基礎(chǔ)語言理解與生成、工具使用與調(diào)用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡單來說，其需要準確理解指令和上下文以及多輪對話中的隱含意圖和模糊表達，把復(fù)雜目標拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時，這個系統(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，目前Agent行業(yè)在底層模型上面臨的痛點就是真正好工具調(diào)用能力的模型不多。
從千問3的性能和測試表現(xiàn)來看，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?？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)中在開源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評估模型Agent能力的BFCL評測中，千問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3原生支持MCP協(xié)議，并具備強大的工具調(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，實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務(wù)。開發(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，快速開發(fā)一個帶有設(shè)定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時，千問3在基礎(chǔ)語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，這勢必會促進更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅定開源路線，多版本模型同時推出
千問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3的30B參數(shù)MoE模型實現(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3的稠密模型性能繼續(xù)突破， Qwen3-4B 這樣的小模型也能達到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因為所有千問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），進行不同程度的思考，靈活滿足AI應(yīng)用和不同場景對性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型，這勢必會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隊可以把更多資源和精力投入到市場和用戶需求痛點的挖掘上，以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
在馮雷看來，Qwen 系列模型，因為開源、小巧、好微調(diào)的特點，已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學習研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因為基座模型的質(zhì)量決定了后續(xù)強化學習的上限。
阿里云走到第16個年頭，全面重構(gòu)了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺的全棧技術(shù)架構(gòu)體系，是亞太第一的云計算平臺；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稱，大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓(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，背后其實是整個云計算和數(shù)據(jù)、工程平臺的全面配合和升級。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X上稱，下周，Grok 3.5 早期測試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個能夠準確回答有關(guān)火箭發(fā)動機或電化學技術(shù)問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國際上同樣有較高的關(guān)注度。
清華大學人工智能研究院常務(wù)副院長、歐洲人文和自然科學院外籍院士孫茂松表示，近年來在人工智能領(lǐng)域尤其是大模型的發(fā)展上，發(fā)出了很強烈的中國的聲音，DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產(chǎn)品極大推動了國內(nèi)大模型的開源路線，這無疑為緩解技術(shù)壟斷，推動技術(shù)平權(quán)，提升人工智能的普惠性，無疑具有十分重要的作用。
目前，海內(nèi)外開源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬，超越Llama系列衍生模型，通義千問Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開源大模型榜單，排名前十的開源大模型全部是基于通義千問Qwen開源模型二次開發(fā)的衍生模型。
孫茂松認為，這意味著中國的大模型的文化在國際上得到了認可，這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn)，外界看來似乎“漫不經(jīng)心”，但這一點非常難能可貴，這實際上是認可中國大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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