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重慶市石柱土家族自治縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、運城市絳縣、廣西北海市銀海區(qū)、德州市寧津縣
甘孜康定市、運城市垣曲縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、宜昌市長陽土家族自治縣、西安市周至縣、齊齊哈爾市訥河市、江門市蓬江區(qū)
武威市民勤縣、佳木斯市撫遠市、泰安市寧陽縣、海東市循化撒拉族自治縣、臨沂市平邑縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
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)、蘭州市城關區(qū)、黔東南從江縣
達州市通川區(qū)、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、臨汾市曲沃縣、文山廣南縣、泰安市泰山區(qū)、咸陽市興平市、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、邵陽市洞口縣、內蒙古阿拉善盟額濟納旗、隴南市武都區(qū)
濮陽市臺前縣、贛州市信豐縣、邵陽市新寧縣、韶關市始興縣、六安市金寨縣、臨沂市沂南縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
武漢市江漢區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、巴中市平昌縣、南陽市西峽縣、清遠市連山壯族瑤族自治縣、煙臺市萊陽市、榆林市定邊縣、咸陽市長武縣、鄭州市登封市、北京市門頭溝區(qū)
廣西玉林市興業(yè)縣、文山麻栗坡縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、黔東南雷山縣、海東市循化撒拉族自治縣
清遠市清城區(qū)、成都市簡陽市、上饒市婺源縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、宜賓市長寧縣
西雙版納景洪市、延安市子長市、天津市東麗區(qū)、廣西百色市平果市、永州市藍山縣、畢節(jié)市赫章縣、延安市吳起縣、濰坊市寒亭區(qū)、玉溪市通?？h、亳州市利辛縣
內蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、長沙市寧鄉(xiāng)市、聊城市東昌府區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、鶴崗市向陽區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、大理彌渡縣
贛州市尋烏縣、甘孜得榮縣、信陽市潢川縣、武威市民勤縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、沈陽市皇姑區(qū)
溫州市平陽縣、蚌埠市五河縣、洛陽市孟津區(qū)、廣西桂林市興安縣、內蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
德陽市廣漢市、吉林市豐滿區(qū)、鄭州市滎陽市、廣西河池市東蘭縣、懷化市沅陵縣、嘉興市海寧市、泰州市高港區(qū)、牡丹江市寧安市、大連市西崗區(qū)、臨汾市大寧縣
大連市莊河市、郴州市資興市、雅安市滎經縣、淮安市金湖縣、淄博市博山區(qū)、佛山市高明區(qū)
襄陽市谷城縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、益陽市安化縣、黃山市祁門縣、合肥市瑤海區(qū)、長沙市瀏陽市
撫州市黎川縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、九江市濂溪區(qū)、吉林市豐滿區(qū)
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宜昌市長陽土家族自治縣、宜昌市宜都市、麗水市青田縣、廣西來賓市武宣縣、汕尾市陸河縣、玉樹囊謙縣、咸陽市渭城區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)
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重慶市豐都縣、上海市虹口區(qū)、衡陽市衡東縣、婁底市漣源市、眉山市洪雅縣、淮南市大通區(qū)、龍巖市永定區(qū)、吉安市泰和縣、衢州市龍游縣
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長春市二道區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、洛陽市孟津區(qū)、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、盤錦市盤山縣
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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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