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酒泉市金塔縣、大連市長?？h、莆田市秀嶼區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、吉安市吉安縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、呂梁市石樓縣、紅河個舊市、湛江市霞山區(qū)
金華市金東區(qū)、漯河市郾城區(qū)、梅州市大埔縣、洛陽市宜陽縣、東方市新龍鎮(zhèn)、滁州市瑯琊區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、?？谑行阌^(qū)、荊州市公安縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
黃石市鐵山區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、成都市蒲江縣、九江市共青城市、淮安市清江浦區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、重慶市璧山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、濟(jì)寧市魚臺縣
焦作市武陟縣、定西市臨洮縣、合肥市包河區(qū)、涼山木里藏族自治縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、忻州市五寨縣、益陽市桃江縣、渭南市合陽縣、宣城市旌德縣
南充市南部縣、連云港市連云區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、廣西百色市凌云縣、阜新市彰武縣、錦州市北鎮(zhèn)市、大理鶴慶縣、三沙市西沙區(qū)、蘭州市皋蘭縣
通化市通化縣、涼山喜德縣、黔南荔波縣、雞西市梨樹區(qū)、西安市藍(lán)田縣、福州市福清市
懷化市中方縣、北京市房山區(qū)、遼源市西安區(qū)、丹東市東港市、通化市柳河縣、紹興市新昌縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、鷹潭市月湖區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市、中山市西區(qū)街道、商丘市梁園區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、本溪市平山區(qū)
阜新市阜新蒙古族自治縣、臨汾市永和縣、無錫市宜興市、威海市環(huán)翠區(qū)、開封市杞縣、贛州市于都縣
贛州市信豐縣、鹽城市鹽都區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、北京市懷柔區(qū)、濟(jì)南市天橋區(qū)、廣西柳州市柳城縣、駐馬店市驛城區(qū)、酒泉市金塔縣
合肥市蜀山區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、臨汾市洪洞縣、撫順市順城區(qū)、開封市鼓樓區(qū)、海北祁連縣、哈爾濱市香坊區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、衡陽市衡東縣
張家界市慈利縣、荊門市掇刀區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、渭南市富平縣、西寧市湟中區(qū)、廣西崇左市龍州縣、丹東市振興區(qū)、黔南甕安縣、紅河彌勒市、濱州市陽信縣
武威市涼州區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、榆林市靖邊縣、宿州市靈璧縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、四平市公主嶺市、廣元市朝天區(qū)、漯河市郾城區(qū)、郴州市北湖區(qū)
合肥市瑤海區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、南平市建陽區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、煙臺市龍口市、鹽城市鹽都區(qū)、信陽市羅山縣、雞西市雞冠區(qū)、南陽市南召縣
直轄縣天門市、紅河彌勒市、西寧市湟中區(qū)、撫州市崇仁縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、廣西來賓市武宣縣
大連市甘井子區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、安慶市迎江區(qū)、臨沂市沂南縣、汕頭市潮南區(qū)、揭陽市普寧市、果洛久治縣
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、福州市福清市、昆明市官渡區(qū)、滁州市天長市、南京市玄武區(qū)、四平市梨樹縣、黔南羅甸縣、錦州市北鎮(zhèn)市
甘南瑪曲縣、鄂州市鄂城區(qū)、上海市奉賢區(qū)、株洲市天元區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、三門峽市靈寶市
黔南福泉市、渭南市韓城市、張掖市山丹縣、咸陽市淳化縣、宜昌市長陽土家族自治縣、長治市襄垣縣、廣西欽州市欽北區(qū)、宜賓市筠連縣
濟(jì)南市商河縣、武漢市青山區(qū)、甘南碌曲縣、濟(jì)寧市汶上縣、郴州市宜章縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、廣西北海市海城區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、日照市東港區(qū)
淮南市壽縣、通化市二道江區(qū)、長治市長子縣、德州市寧津縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、廣西柳州市柳城縣、甘孜稻城縣、南陽市淅川縣、楚雄永仁縣
渭南市富平縣、運(yùn)城市臨猗縣、廣安市前鋒區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、泉州市金門縣、齊齊哈爾市龍江縣
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撫州市崇仁縣、德陽市綿竹市、漢中市佛坪縣、呂梁市柳林縣、清遠(yuǎn)市連州市、重慶市九龍坡區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、昭通市水富市、呂梁市石樓縣、重慶市黔江區(qū)
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葫蘆島市興城市、平?jīng)鍪徐`臺縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、儋州市排浦鎮(zhèn)、黔西南安龍縣、阜陽市潁泉區(qū)
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白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、上饒市玉山縣、南充市順慶區(qū)、達(dá)州市宣漢縣、雞西市雞冠區(qū)、安順市西秀區(qū)、九江市廬山市、延邊汪清縣、天津市西青區(qū)
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南京市建鄴區(qū)、西雙版納勐?？h、濱州市博興縣、安慶市宿松縣、咸陽市乾縣、牡丹江市海林市、成都市彭州市
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黑河市五大連池市、武漢市硚口區(qū)、綏化市海倫市、成都市錦江區(qū)、昆明市五華區(qū)、大理鶴慶縣、黃石市大冶市
梅州市蕉嶺縣、廣西貴港市桂平市、通化市輝南縣、遵義市紅花崗區(qū)、?？谑行阌^(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣、恩施州鶴峰縣、蚌埠市禹會區(qū)、佛山市順德區(qū)
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阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、廣西南寧市良慶區(qū)、長春市南關(guān)區(qū)、上海市閔行區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、焦作市沁陽市、達(dá)州市開江縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)
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更低成本更高性能，阿里千問3引爆新一輪AI應(yīng)用熱潮？|界面新聞
4月29日凌晨，阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3（簡稱千問3），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。
千問3是國內(nèi)首個混合推理模型，性能更高的同時成本大幅下降，其總參數(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機(jī)構(gòu)測算，部署R1需16張H20芯片，而滿血版千問3僅需4張，成本大降75%。
更重要的是，千問3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，千問3創(chuàng)下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型。大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻，或?qū)⒁l(fā)新一輪AI應(yīng)用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馮雷（橘子）在社交媒體上發(fā)布了他的測試體驗(yàn)。其中，Qwen3把各個MCP都調(diào)用成功了，但別的模型失敗居多。他對界面新聞表示，從R1到千問3，工具調(diào)用能力已經(jīng)進(jìn)步了非常多。
Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對模型能力的需求，取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上，一個強(qiáng)健的Agent系統(tǒng)對底層模型的需求主要包括基礎(chǔ)語言理解與生成、工具使用與調(diào)用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡單來說，其需要準(zhǔn)確理解指令和上下文以及多輪對話中的隱含意圖和模糊表達(dá)，把復(fù)雜目標(biāo)拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時，這個系統(tǒng)還要理解和調(diào)用外部工具的流程，并執(zhí)行API調(diào)用。
在Platform Thinking主理人、前知乎 COO張寧看來，目前Agent行業(yè)在底層模型上面臨的痛點(diǎn)就是真正好工具調(diào)用能力的模型不多。
從千問3的性能和測試表現(xiàn)來看，阿里方面正在著力解決底層模型工具調(diào)用能力不足的痛點(diǎn)。可以在思考和非思考模式下精確集成外部工具，在復(fù)雜的基于代理的任務(wù)中在開源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評估模型Agent能力的BFCL評測中，千問3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。
千問3原生支持MCP協(xié)議，并具備強(qiáng)大的工具調(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)。開發(fā)者要定義可用工具，可基于 MCP 配置文件，使用 Qwen-Agent 的集成工具或自行集成其他工具，快速開發(fā)一個帶有設(shè)定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時，千問3在基礎(chǔ)語言理解與生成能力和推理能力上也表現(xiàn)出不俗的能力。
這意味著，在同等模型能力的條件下，Agent以及AI應(yīng)用行業(yè)調(diào)用模型的成本更低，調(diào)用更方便，這勢必會促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅定開源路線，多版本模型同時推出
千問3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
其中，千問3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，激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；千問3的稠密模型性能繼續(xù)突破， Qwen3-4B 這樣的小模型也能達(dá)到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因?yàn)樗星?模型都是混合推理模型，API可按需設(shè)置“思考預(yù)算”（即預(yù)期最大深度思考的tokens數(shù)量），進(jìn)行不同程度的思考，靈活滿足AI應(yīng)用和不同場景對性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型，這勢必會降低其使用大模型的門檻和成本。這些資金和人員都非常有限的團(tuán)隊可以把更多資源和精力投入到市場和用戶需求痛點(diǎn)的挖掘上，以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
在馮雷看來，Qwen 系列模型，因?yàn)殚_源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn)，已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因?yàn)榛Ｐ偷馁|(zhì)量決定了后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的上限。
阿里云走到第16個年頭，全面重構(gòu)了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺的全棧技術(shù)架構(gòu)體系，是亞太第一的云計算平臺；而阿里也是全球最早投入大模型研究的科技公司之一
此前周靖人接受媒體采訪時稱，大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓(xùn)練還是推理，大模型的每一次突破，表面看是模型能力演進(jìn)，背后其實(shí)是整個云計算和數(shù)據(jù)、工程平臺的全面配合和升級。多模態(tài)也是通向 AGI 的重要途徑。
阿里Qwen 3發(fā)布后，馬斯克在社交平臺X上稱，下周，Grok 3.5 早期測試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動機(jī)或電化學(xué)技術(shù)問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國際上同樣有較高的關(guān)注度。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長、歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士孫茂松表示，近年來在人工智能領(lǐng)域尤其是大模型的發(fā)展上，發(fā)出了很強(qiáng)烈的中國的聲音，DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產(chǎn)品極大推動了國內(nèi)大模型的開源路線，這無疑為緩解技術(shù)壟斷，推動技術(shù)平權(quán)，提升人工智能的普惠性，無疑具有十分重要的作用。
目前，海內(nèi)外開源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬，超越Llama系列衍生模型，通義千問Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開源大模型榜單，排名前十的開源大模型全部是基于通義千問Qwen開源模型二次開發(fā)的衍生模型。
孫茂松認(rèn)為，這意味著中國的大模型的文化在國際上得到了認(rèn)可，這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn)，外界看來似乎“漫不經(jīng)心”，但這一點(diǎn)非常難能可貴，這實(shí)際上是認(rèn)可中國大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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