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三明市建寧縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、昆明市富民縣、無錫市新吳區(qū)、遵義市余慶縣、周口市淮陽區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、江門市鶴山市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗
清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、溫州市樂清市、舟山市嵊泗縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、南陽市鄧州市、宜春市袁州區(qū)
大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、遼陽市遼陽縣、攀枝花市仁和區(qū)、駐馬店市確山縣、洛陽市新安縣、延安市寶塔區(qū)、延安市宜川縣、常州市天寧區(qū)、湖州市德清縣、佛山市禪城區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、廣西河池市鳳山縣、株洲市石峰區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、廣州市增城區(qū)、松原市寧江區(qū)
綏化市海倫市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、黔東南岑鞏縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、西安市藍(lán)田縣、衡陽市耒陽市、廣元市劍閣縣
濰坊市諸城市、雙鴨山市集賢縣、南昌市新建區(qū)、東莞市謝崗鎮(zhèn)、通化市二道江區(qū)、白銀市靖遠(yuǎn)縣
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
株洲市攸縣、無錫市錫山區(qū)、咸寧市赤壁市、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、五指山市水滿、臺州市天臺縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、深圳市坪山區(qū)
臨沂市蘭山區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、常州市溧陽市、寧夏銀川市興慶區(qū)、麗水市松陽縣、滁州市瑯琊區(qū)、重慶市北碚區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、蘇州市姑蘇區(qū)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、東營市廣饒縣、德州市武城縣、南平市武夷山市、平頂山市魯山縣、淮南市鳳臺縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣
重慶市巫山縣、德陽市什邡市、臨夏和政縣、紅河蒙自市、保山市騰沖市、怒江傈僳族自治州瀘水市、延安市吳起縣、泉州市德化縣
臨夏康樂縣、上海市浦東新區(qū)、七臺河市新興區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、江門市蓬江區(qū)、甘南碌曲縣、涼山木里藏族自治縣
畢節(jié)市織金縣、常德市津市市、天津市薊州區(qū)、東莞市萬江街道、瓊海市龍江鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)
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東莞市高埗鎮(zhèn)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、晉中市和順縣、延邊汪清縣、吉林市豐滿區(qū)、咸陽市三原縣、吉林市樺甸市、溫州市甌海區(qū)、銅仁市德江縣
黃山市休寧縣、咸寧市崇陽縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、北京市延慶區(qū)、南平市光澤縣、鶴壁市山城區(qū)、遵義市綏陽縣、溫州市永嘉縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗
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天津市河西區(qū)、九江市瑞昌市、通化市東昌區(qū)、文山廣南縣、?？谑旋埲A區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、漳州市平和縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、恩施州來鳳縣
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漢中市漢臺區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、長沙市岳麓區(qū)、池州市青陽縣、張掖市甘州區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、綿陽市江油市
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阿里發(fā)布最強(qiáng)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?dòng)浾?| 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(qiáng)開源模型。Qwen3是國內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個(gè)模型，對簡單需求可低算力“秒回”答案，對復(fù)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(dāng)于把頂尖的推理模型和非推理模型集成到同一個(gè)模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計(jì)及訓(xùn)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(huì)執(zhí)行更多中間步驟，如分解問題、逐步推導(dǎo)、驗(yàn)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(huì)直接生成答案。同一個(gè)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(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時(shí)再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計(jì)和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠(yuǎn)超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型，有復(fù)雜的機(jī)制，相當(dāng)于模型要學(xué)習(xí)兩種不同的輸出分布，要做到兩個(gè)模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗(yàn)訓(xùn)練過程的訓(xùn)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?yàn)?/span>如此，Qwen3在性能大幅提升的同時(shí)，成本還出現(xiàn)了下降。
在性能方面，Qwen3采用混合專家（MoE）架構(gòu)，總參數(shù)量235B，激活僅需22B。Qwen3預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)，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(diào)用、多語言能力等方面均大幅增強(qiáng)，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(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中，Qwen3突破70分大關(guān)，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(shí)，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(shí)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(shí)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(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，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(diào)用工具的門檻。
同時(shí)，Qwen3原生支持MCP協(xié)議，并具備工具調(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)。
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(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)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(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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