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延安市宜川縣、伊春市金林區(qū)、懷化市中方縣、駐馬店市汝南縣、成都市彭州市、安慶市桐城市、淄博市臨淄區(qū)、玉溪市江川區(qū)
滁州市鳳陽(yáng)縣、貴陽(yáng)市修文縣、寧波市奉化區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、直轄縣潛江市、三明市清流縣、本溪市溪湖區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、遵義市綏陽(yáng)縣
甘孜道孚縣、贛州市瑞金市、上海市楊浦區(qū)、麗水市松陽(yáng)縣、天津市東麗區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、吉安市永豐縣、平頂山市郟縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
重慶市墊江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、舟山市定海區(qū)、黔南三都水族自治縣、泉州市惠安縣、邵陽(yáng)市隆回縣、邵陽(yáng)市北塔區(qū)
東莞市道滘鎮(zhèn)、溫州市平陽(yáng)縣、黃山市歙縣、北京市石景山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
文昌市文城鎮(zhèn)、四平市雙遼市、黔南貴定縣、晉城市城區(qū)、廣西玉林市容縣
甘南舟曲縣、開(kāi)封市杞縣、馬鞍山市雨山區(qū)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、臺(tái)州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗
龍巖市武平縣、伊春市友好區(qū)、六安市霍山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、成都市新都區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、中山市東升鎮(zhèn)、莆田市城廂區(qū)、鐵嶺市開(kāi)原市
荊州市沙市區(qū)、溫州市泰順縣、黔東南黎平縣、寧德市蕉城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、臨沂市臨沭縣、肇慶市封開(kāi)縣、嘉興市海寧市
武威市涼州區(qū)、直轄縣仙桃市、宜賓市敘州區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、武漢市漢南區(qū)、福州市閩清縣、煙臺(tái)市萊州市、榆林市子洲縣、贛州市信豐縣、煙臺(tái)市牟平區(qū)
龍巖市武平縣、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、鄭州市鞏義市、孝感市孝南區(qū)、瓊海市潭門(mén)鎮(zhèn)、溫州市鹿城區(qū)、黔東南岑鞏縣、遂寧市蓬溪縣、濮陽(yáng)市范縣
儋州市木棠鎮(zhèn)、漢中市留壩縣、溫州市鹿城區(qū)、漯河市舞陽(yáng)縣、安陽(yáng)市北關(guān)區(qū)、漯河市郾城區(qū)、佳木斯市樺南縣
廣州市越秀區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、四平市鐵西區(qū)、丹東市鳳城市、肇慶市鼎湖區(qū)
儋州市那大鎮(zhèn)、定西市岷縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、七臺(tái)河市新興區(qū)、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣
北京市通州區(qū)、廣西賀州市昭平縣、武漢市蔡甸區(qū)、黃山市休寧縣、松原市扶余市、自貢市大安區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、黔南長(zhǎng)順縣
甘孜德格縣、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、衡陽(yáng)市衡山縣、郴州市北湖區(qū)、中山市石岐街道
重慶市巫山縣、滁州市全椒縣、三明市永安市、丹東市寬甸滿(mǎn)族自治縣、貴陽(yáng)市云巖區(qū)
樂(lè)山市金口河區(qū)、臨汾市永和縣、天津市西青區(qū)、大理大理市、牡丹江市穆棱市
重慶市江津區(qū)、葫蘆島市興城市、濟(jì)寧市曲阜市、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣、蕪湖市鳩江區(qū)、汕尾市海豐縣
漯河市召陵區(qū)、萬(wàn)寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、沈陽(yáng)市康平縣、無(wú)錫市新吳區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)
陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、鹽城市鹽都區(qū)、郴州市資興市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)
駐馬店市確山縣、黑河市五大連池市、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、楚雄祿豐市、淮安市淮安區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、蚌埠市龍子湖區(qū)
黑河市愛(ài)輝區(qū)、武漢市漢陽(yáng)區(qū)、昭通市巧家縣、合肥市長(zhǎng)豐縣、德陽(yáng)市廣漢市、遵義市正安縣、濟(jì)寧市微山縣
鐵嶺市昌圖縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、寧夏固原市隆德縣、迪慶維西傈僳族自治縣、漢中市留壩縣
伊春市豐林縣、亳州市譙城區(qū)、綏化市安達(dá)市、儋州市木棠鎮(zhèn)、資陽(yáng)市安岳縣、商丘市柘城縣、南京市浦口區(qū)、莆田市城廂區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)
衡陽(yáng)市衡山縣、云浮市云城區(qū)、遼陽(yáng)市燈塔市、十堰市茅箭區(qū)、湛江市麻章區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗
屯昌縣楓木鎮(zhèn)、云浮市云安區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、平頂山市湛河區(qū)、營(yíng)口市站前區(qū)、廣西桂林市靈川縣
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遵義市仁懷市、玉溪市新平彝族傣族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、玉樹(shù)雜多縣、內(nèi)江市東興區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗
齊齊哈爾市建華區(qū)、商丘市永城市、湘西州鳳凰縣、十堰市張灣區(qū)、黔南惠水縣、棗莊市山亭區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣、贛州市石城縣
重慶市九龍坡區(qū)、遵義市赤水市、廣西崇左市龍州縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、淮北市杜集區(qū)、孝感市漢川市、成都市雙流區(qū)、長(zhǎng)春市寬城區(qū)
隴南市西和縣、龍巖市永定區(qū)、盤(pán)錦市盤(pán)山縣、信陽(yáng)市商城縣、鄭州市上街區(qū)、延安市吳起縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、安慶市岳西縣、臨汾市永和縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
揭陽(yáng)市揭東區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、南平市光澤縣、松原市扶余市、商洛市商南縣、南京市六合區(qū)、果洛瑪多縣、邵陽(yáng)市綏寧縣、揚(yáng)州市江都區(qū)
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淮北市杜集區(qū)、寧波市海曙區(qū)、白山市靖宇縣、焦作市山陽(yáng)區(qū)、朔州市應(yīng)縣、廣元市蒼溪縣、隴南市西和縣
內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、臨沂市沂南縣、南陽(yáng)市西峽縣、邵陽(yáng)市新邵縣
深圳市羅湖區(qū)、株洲市攸縣、隴南市兩當(dāng)縣、松原市長(zhǎng)嶺縣、周口市西華縣
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咸陽(yáng)市秦都區(qū)、茂名市茂南區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、撫州市樂(lè)安縣、周口市項(xiàng)城市
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白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、平?jīng)鍪谐缧趴h、榆林市佳縣、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、深圳市羅湖區(qū)、重慶市璧山區(qū)
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廣西桂林市恭城瑤族自治縣、湘西州保靖縣、吉林市舒蘭市、衡陽(yáng)市衡東縣、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、天津市紅橋區(qū)、西安市周至縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)
阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3，參數(shù)量?jī)H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(kāi)源模型。Qwen3是國(guó)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(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)復(fù)雜問(wèn)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(mén)模型中只有千問(wèn)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(wèn)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(lèi)似于人類(lèi)在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)快速作答，面對(duì)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(guò)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(zhuān)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(wú)縫整合到思考模型中。
評(píng)測(cè)顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)產(chǎn)模型及全球開(kāi)源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開(kāi)源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類(lèi)偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)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(mǎn)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(kāi)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(jí)超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3為即將到來(lái)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(mén)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(tái)下載模型并商用，也可以通過(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶(hù)可立即通過(guò)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(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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