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濟南市平陰縣、沈陽市和平區(qū)、淄博市高青縣、廣西桂林市象山區(qū)、南平市政和縣、遵義市赤水市、徐州市云龍區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、安慶市迎江區(qū)、大慶市大同區(qū)
酒泉市肅州區(qū)、內蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、平頂山市葉縣、汕尾市海豐縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、臺州市黃巖區(qū)、成都市簡陽市、九江市柴桑區(qū)、衢州市柯城區(qū)
安慶市岳西縣、營口市站前區(qū)、大理南澗彝族自治縣、宜春市高安市、文昌市翁田鎮(zhèn)、孝感市應城市、黔東南三穗縣、武漢市江漢區(qū)、廣元市利州區(qū)、梅州市梅江區(qū)
懷化市溆浦縣、中山市三角鎮(zhèn)、濟寧市汶上縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、南平市順昌縣、九江市瑞昌市、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、漳州市平和縣、黔東南麻江縣、晉城市高平市
昭通市威信縣、衡陽市南岳區(qū)、濰坊市諸城市、西安市碑林區(qū)、煙臺市芝罘區(qū)、湛江市徐聞縣、荊門市沙洋縣、德州市寧津縣、雞西市恒山區(qū)
東莞市洪梅鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市句容市、鄭州市新密市、內蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、畢節(jié)市金沙縣
宿州市埇橋區(qū)、南昌市西湖區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、長春市南關區(qū)
鄭州市新鄭市、周口市商水縣、佳木斯市樺南縣、上饒市廣信區(qū)、漯河市郾城區(qū)
定安縣龍河鎮(zhèn)、內蒙古呼和浩特市托克托縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、遼陽市太子河區(qū)、常德市津市市、聊城市東昌府區(qū)、天水市麥積區(qū)
廣西百色市田林縣、湘西州鳳凰縣、濰坊市坊子區(qū)、臺州市溫嶺市、洛陽市偃師區(qū)
宣城市旌德縣、曲靖市馬龍區(qū)、云浮市郁南縣、梅州市大埔縣、內蒙古興安盟突泉縣、廣西梧州市藤縣
寧波市奉化區(qū)、運城市鹽湖區(qū)、寧德市古田縣、蕪湖市無為市、廣西柳州市城中區(qū)、信陽市光山縣、廣州市荔灣區(qū)、果洛久治縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣
安順市平壩區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、九江市廬山市、文昌市文城鎮(zhèn)、通化市東昌區(qū)、?？谑旋埲A區(qū)
綏化市望奎縣、甘孜石渠縣、梅州市豐順縣、恩施州利川市、盤錦市雙臺子區(qū)
臨沂市莒南縣、黃岡市黃州區(qū)、上海市青浦區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、臺州市臨海市、衡陽市石鼓區(qū)、惠州市龍門縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、龍巖市武平縣
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中山市中山港街道、甘孜稻城縣、張掖市甘州區(qū)、臺州市椒江區(qū)、晉中市祁縣、合肥市長豐縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、中山市西區(qū)街道
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金華市浦江縣、鎮(zhèn)江市句容市、汕頭市濠江區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、張掖市甘州區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、河源市龍川縣、成都市邛崍市
齊齊哈爾市依安縣、連云港市海州區(qū)、漳州市云霄縣、濟南市鋼城區(qū)、丹東市振安區(qū)
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鶴壁市浚縣、廣西桂林市靈川縣、黑河市嫩江市、潮州市潮安區(qū)、聊城市茌平區(qū)、煙臺市龍口市、珠海市香洲區(qū)
煙臺市龍口市、廣西梧州市萬秀區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、宜賓市長寧縣、漢中市洋縣、雞西市雞東縣、遵義市桐梓縣、內蒙古通遼市霍林郭勒市、漢中市城固縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)
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內蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、鶴壁市淇縣、平頂山市郟縣、滁州市來安縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、吉林市舒蘭市、銅仁市碧江區(qū)
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阿里發(fā)布最強開源模型Qwen3，成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 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，登頂全球最強開源模型。Qwen3是國內首個“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進同一個模型，對簡單需求可低算力“秒回”答案，對復雜問題可多步驟“深度思考”，大大節(jié)省算力消耗。
“混合推理”相當于把頂尖的推理模型和非推理模型集成到同一個模型里去，需要極其精細、創(chuàng)新的設計及訓練。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、驗證答案等，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，憑經(jīng)驗或直覺快速作答，面對復雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復雜的機制，相當于模型要學習兩種不同的輸出分布，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，成本還出現(xiàn)了下降。
在性能方面，Qwen3采用混合專家（MoE）架構，總參數(shù)量235B，激活僅需22B。Qwen3預訓練數(shù)據(jù)量達36T ，并在后訓練階段多輪強化學習，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、工具調用、多語言能力等方面均大幅增強，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，刷新開源紀錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中，Qwen3突破70分大關，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，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調用工具的門檻。
同時，Qwen3原生支持MCP協(xié)議，并具備工具調用（function calling）能力，結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復雜性，實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務。
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、研究機構和企業(yè)均可免費在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺下載模型并商用，也可以通過阿里云百煉調用Qwen3的API服務。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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