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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(nèi)蒙古興安盟突泉縣、廣西梧州市藤縣
大連市沙河口區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市康縣、遼陽市白塔區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、安慶市潛山市、長治市上黨區(qū)、衡陽市衡山縣、衡陽市耒陽市、周口市扶溝縣
棗莊市嶧城區(qū)、黔東南三穗縣、廣西河池市東蘭縣、甘孜白玉縣、泰州市姜堰區(qū)
邵陽市武岡市、岳陽市君山區(qū)、遼陽市遼陽縣、長治市潞城區(qū)、忻州市原平市、鹽城市阜寧縣、運(yùn)城市聞喜縣、榆林市府谷縣、駐馬店市西平縣、儋州市中和鎮(zhèn)
周口市西華縣、益陽市資陽區(qū)、潮州市潮安區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、永州市新田縣、太原市萬柏林區(qū)
達(dá)州市萬源市、西安市周至縣、安康市嵐皋縣、涼山鹽源縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、重慶市梁平區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、朝陽市朝陽縣
本溪市桓仁滿族自治縣、銅仁市江口縣、周口市川匯區(qū)、臨汾市隰縣、廣州市番禺區(qū)、聊城市臨清市
綿陽市游仙區(qū)、贛州市信豐縣、天津市南開區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣
泉州市金門縣、北京市平谷區(qū)、十堰市丹江口市、三明市建寧縣、三明市泰寧縣、淄博市沂源縣
安康市漢陰縣、商丘市永城市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、淮安市金湖縣、贛州市龍南市、武漢市青山區(qū)、寧波市江北區(qū)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、荊州市洪湖市、永州市江永縣
焦作市溫縣、廣西來賓市興賓區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、三亞市海棠區(qū)、黔西南望謨縣、商丘市虞城縣、濰坊市臨朐縣、福州市鼓樓區(qū)、攀枝花市米易縣、吉安市吉州區(qū)
紹興市越城區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、菏澤市巨野縣、焦作市沁陽市、亳州市利辛縣、果洛班瑪縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、泰安市寧陽縣
宜賓市南溪區(qū)、晉中市昔陽縣、常德市臨澧縣、沈陽市沈北新區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、晉中市靈石縣、臺州市仙居縣、黔南甕安縣
韶關(guān)市樂昌市、長沙市天心區(qū)、上海市金山區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濰坊市坊子區(qū)、駐馬店市新蔡縣、榆林市橫山區(qū)、恩施州恩施市、廣元市劍閣縣、瀘州市敘永縣
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、重慶市永川區(qū)、中山市南朗鎮(zhèn)、遼源市東豐縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、天水市武山縣、撫州市黎川縣、深圳市南山區(qū)
哈爾濱市方正縣、滁州市瑯琊區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、阜陽市潁東區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、揚(yáng)州市儀征市、撫州市臨川區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
韶關(guān)市湞江區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、白銀市平川區(qū)、寶雞市麟游縣、武漢市新洲區(qū)、咸寧市嘉魚縣
南陽市鎮(zhèn)平縣、揚(yáng)州市儀征市、麗江市永勝縣、資陽市樂至縣、威海市環(huán)翠區(qū)、株洲市天元區(qū)、畢節(jié)市大方縣、臨沂市平邑縣
三明市建寧縣、寧波市鄞州區(qū)、西雙版納景洪市、太原市杏花嶺區(qū)、郴州市臨武縣、晉中市靈石縣
楚雄牟定縣、周口市鹿邑縣、七臺河市茄子河區(qū)、吉林市舒蘭市、河源市紫金縣、肇慶市鼎湖區(qū)、莆田市仙游縣、福州市永泰縣
安陽市安陽縣、河源市和平縣、黔西南興義市、東莞市常平鎮(zhèn)、廣西柳州市融安縣、九江市修水縣、安慶市迎江區(qū)、漯河市舞陽縣、上饒市鉛山縣、合肥市長豐縣
通化市輝南縣、濮陽市臺前縣、咸寧市嘉魚縣、咸陽市禮泉縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、攀枝花市米易縣
德州市夏津縣、濟(jì)寧市任城區(qū)、綿陽市三臺縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、黔南獨(dú)山縣、阜新市新邱區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、滁州市南譙區(qū)
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上饒市廣信區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、廣西北海市鐵山港區(qū)、甘南合作市、玉溪市澄江市、定西市漳縣、漳州市東山縣
廣西賀州市八步區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、蘇州市常熟市、焦作市山陽區(qū)、淄博市周村區(qū)
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駐馬店市平輿縣、牡丹江市愛民區(qū)、廣西玉林市陸川縣、漳州市龍文區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、威海市環(huán)翠區(qū)、贛州市崇義縣
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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(qiáng)開源模型。Qwen3是國內(nèi)首個“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個模型，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模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(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，模型會執(zhí)行更多中間步驟，如分解問題、逐步推導(dǎo)、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(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓(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(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，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(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，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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