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贛州市石城縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、楚雄永仁縣、永州市道縣、銅仁市江口縣、涼山甘洛縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、南通市通州區(qū)、駐馬店市上蔡縣、信陽市潢川縣
廣西梧州市岑溪市、惠州市惠東縣、金華市東陽市、玉溪市新平彝族傣族自治縣、長春市農(nóng)安縣、恩施州來鳳縣、淮安市洪澤區(qū)、鞍山市海城市、濟南市天橋區(qū)、宣城市涇縣
寶雞市鳳縣、樂山市峨邊彝族自治縣、貴陽市南明區(qū)、金華市武義縣、溫州市龍灣區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)、贛州市章貢區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、甘南臨潭縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、遵義市匯川區(qū)、白銀市景泰縣、廈門市思明區(qū)、晉城市高平市、平頂山市湛河區(qū)、紅河綠春縣、黃岡市紅安縣
珠海市斗門區(qū)、酒泉市金塔縣、上海市松江區(qū)、許昌市建安區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、廣西欽州市浦北縣、牡丹江市寧安市、東莞市常平鎮(zhèn)、梅州市豐順縣
武威市天祝藏族自治縣、鹽城市建湖縣、清遠市清城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、牡丹江市穆棱市、海南同德縣、普洱市景東彝族自治縣、龍巖市長汀縣、吉安市泰和縣
煙臺市蓬萊區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、宣城市績溪縣、泰安市岱岳區(qū)、甘孜康定市、濟寧市泗水縣
樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、荊門市東寶區(qū)、四平市雙遼市、曲靖市師宗縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、杭州市江干區(qū)
大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、泉州市安溪縣、宜春市萬載縣、孝感市大悟縣、七臺河市茄子河區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)
洛陽市澗西區(qū)、五指山市番陽、大同市云岡區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、大同市云州區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)
洛陽市西工區(qū)、江門市蓬江區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、龍巖市武平縣、馬鞍山市花山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、天津市西青區(qū)、遵義市仁懷市
臨高縣南寶鎮(zhèn)、漢中市略陽縣、牡丹江市寧安市、菏澤市鄆城縣、邵陽市新寧縣、臨汾市霍州市、錦州市北鎮(zhèn)市、臨高縣加來鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、長春市榆樹市、梅州市梅縣區(qū)、呂梁市文水縣、涼山德昌縣
常州市鐘樓區(qū)、德州市寧津縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、廣西玉林市博白縣、廣西柳州市柳北區(qū)、日照市莒縣
玉溪市紅塔區(qū)、日照市東港區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、天津市寧河區(qū)、佳木斯市前進區(qū)
三亞市崖州區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、廣西南寧市良慶區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、天津市河西區(qū)
大慶市大同區(qū)、北京市豐臺區(qū)、澄邁縣中興鎮(zhèn)、黃岡市團風(fēng)縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、甘孜得榮縣、伊春市湯旺縣、東方市板橋鎮(zhèn)、錦州市義縣
宣城市旌德縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、濟南市槐蔭區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、東營市東營區(qū)、上海市徐匯區(qū)、蘭州市西固區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、臨滄市永德縣
寧夏固原市彭陽縣、廣西河池市天峨縣、安順市普定縣、黔南羅甸縣、齊齊哈爾市建華區(qū)
宜賓市興文縣、定西市臨洮縣、麗江市永勝縣、滁州市定遠縣、涼山美姑縣、南平市武夷山市
臨汾市古縣、天水市張家川回族自治縣、運城市夏縣、五指山市水滿、周口市鹿邑縣
大興安嶺地區(qū)塔河縣、焦作市中站區(qū)、伊春市金林區(qū)、揚州市高郵市、菏澤市東明縣、臨沂市郯城縣、福州市倉山區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、三明市寧化縣
遵義市赤水市、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、衡陽市常寧市、甘南碌曲縣、南昌市灣里區(qū)、蚌埠市懷遠縣
陽泉市郊區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、東方市天安鄉(xiāng)、萬寧市長豐鎮(zhèn)、福州市鼓樓區(qū)、宿州市泗縣、天水市張家川回族自治縣
晉中市昔陽縣、寧夏吳忠市鹽池縣、樂山市峨邊彝族自治縣、重慶市長壽區(qū)、陽泉市平定縣、哈爾濱市道外區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、酒泉市金塔縣
重慶市南岸區(qū)、株洲市炎陵縣、徐州市鼓樓區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、宜昌市興山縣、張家界市慈利縣、太原市杏花嶺區(qū)
廣西玉林市容縣、河源市紫金縣、淮南市潘集區(qū)、德州市慶云縣、西安市長安區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、嘉興市嘉善縣、佳木斯市前進區(qū)、海南貴德縣、濟寧市任城區(qū)
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金昌市金川區(qū)、清遠市清城區(qū)、咸陽市淳化縣、牡丹江市綏芬河市、南昌市灣里區(qū)
漢中市西鄉(xiāng)縣、三明市沙縣區(qū)、果洛瑪沁縣、珠海市香洲區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗
保山市昌寧縣、常州市溧陽市、涼山會東縣、臺州市天臺縣、貴陽市白云區(qū)、湘西州保靖縣
南充市南部縣、泰州市海陵區(qū)、紅河綠春縣、攀枝花市東區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、懷化市溆浦縣
新余市分宜縣、南通市崇川區(qū)、呂梁市交城縣、廣州市越秀區(qū)、撫州市南豐縣、海南貴德縣、海南同德縣
德宏傣族景頗族自治州盈江縣、渭南市臨渭區(qū)、延安市安塞區(qū)、定西市隴西縣、天津市寶坻區(qū)、懷化市新晃侗族自治縣、宜昌市秭歸縣、廣西南寧市馬山縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、南充市南部縣
廣西百色市隆林各族自治縣、東營市墾利區(qū)、棗莊市臺兒莊區(qū)、河源市龍川縣、海東市樂都區(qū)
煙臺市招遠市、朝陽市龍城區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、麗水市遂昌縣、咸陽市旬邑縣、吉安市泰和縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、江門市新會區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)
南充市南部縣、吉安市泰和縣、贛州市龍南市、湘西州花垣縣、遼源市龍山區(qū)
文昌市會文鎮(zhèn)、九江市湖口縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、通化市柳河縣、紹興市新昌縣、揭陽市惠來縣
周口市鹿邑縣、新鄉(xiāng)市長垣市、渭南市合陽縣、濟南市萊蕪區(qū)、綿陽市鹽亭縣、肇慶市高要區(qū)、郴州市安仁縣、洛陽市伊川縣
甘南舟曲縣、開封市杞縣、馬鞍山市雨山區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、運城市永濟市、臺州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗
宜昌市遠安縣、晉城市澤州縣、玉溪市峨山彝族自治縣、渭南市華陰市、廣西百色市隆林各族自治縣、湛江市霞山區(qū)
宜賓市屏山縣、廣西崇左市大新縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、哈爾濱市通河縣、廣州市黃埔區(qū)、淄博市高青縣
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)、濟南市歷城區(qū)、泰州市靖江市、蕪湖市鏡湖區(qū)、洛陽市孟津區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、咸陽市永壽縣
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、廣州市增城區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、東莞市大朗鎮(zhèn)、郴州市永興縣
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、七臺河市勃利縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、東莞市莞城街道、晉城市陵川縣、青島市即墨區(qū)、黔南惠水縣、成都市彭州市、文昌市重興鎮(zhèn)
張掖市臨澤縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、濟寧市嘉祥縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、常德市津市市、麗江市華坪縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗
駐馬店市平輿縣、黔南三都水族自治縣、臨沂市蘭山區(qū)、紅河石屏縣、伊春市豐林縣
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撫州市樂安縣、臨汾市侯馬市、甘孜鄉(xiāng)城縣、長治市黎城縣、呂梁市柳林縣、焦作市孟州市、海東市循化撒拉族自治縣、晉城市高平市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、忻州市代縣
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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(nèi)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(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、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,仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度,是遠超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型,有復(fù)雜的機制,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36T ,并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(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,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、研究機構(gòu)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(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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