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沈陽(yáng)市鐵西區(qū)、呂梁市柳林縣、重慶市南岸區(qū)、南陽(yáng)市唐河縣、遂寧市蓬溪縣、昆明市西山區(qū)、贛州市興國(guó)縣、濱州市博興縣、平頂山市魯山縣、黔東南凱里市
廣西桂林市疊彩區(qū)、鐵嶺市西豐縣、上饒市玉山縣、昆明市盤龍區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、漯河市臨潁縣
肇慶市德慶縣、昆明市嵩明縣、蘇州市張家港市、三亞市吉陽(yáng)區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、沈陽(yáng)市沈北新區(qū)、白山市撫松縣
儋州市峨蔓鎮(zhèn)、榆林市靖邊縣、金華市浦江縣、廣西桂林市靈川縣、延安市富縣
昭通市鎮(zhèn)雄縣、大慶市薩爾圖區(qū)、佳木斯市同江市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣
昆明市西山區(qū)、深圳市福田區(qū)、遵義市播州區(qū)、攀枝花市米易縣、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)
安順市西秀區(qū)、臨汾市翼城縣、東莞市企石鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、池州市石臺(tái)縣、六盤水市六枝特區(qū)、黃石市下陸區(qū)、梅州市蕉嶺縣、哈爾濱市依蘭縣、廣西柳州市柳北區(qū)
河源市東源縣、哈爾濱市通河縣、達(dá)州市萬(wàn)源市、阜陽(yáng)市太和縣、安慶市潛山市、周口市扶溝縣、安慶市大觀區(qū)、延安市黃龍縣、廣西貴港市港南區(qū)
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十堰市鄖陽(yáng)區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、九江市德安縣、焦作市孟州市、常德市漢壽縣
杭州市富陽(yáng)區(qū)、恩施州利川市、廣安市前鋒區(qū)、晉中市壽陽(yáng)縣、長(zhǎng)治市黎城縣、武威市涼州區(qū)、廣西南寧市上林縣
榆林市清澗縣、贛州市瑞金市、遼陽(yáng)市燈塔市、武漢市漢南區(qū)、四平市鐵東區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、廣西賀州市平桂區(qū)、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)
洛陽(yáng)市宜陽(yáng)縣、東方市江邊鄉(xiāng)、哈爾濱市五常市、平?jīng)鍪谐缧趴h、文山馬關(guān)縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、涼山金陽(yáng)縣、雞西市密山市、大連市甘井子區(qū)
三明市泰寧縣、自貢市貢井區(qū)、樂(lè)山市五通橋區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)、通化市集安市、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、宜賓市敘州區(qū)、信陽(yáng)市潢川縣
衡陽(yáng)市衡南縣、咸寧市崇陽(yáng)縣、玉溪市峨山彝族自治縣、蕪湖市鳩江區(qū)、茂名市化州市、儋州市雅星鎮(zhèn)
廣西防城港市東興市、成都市崇州市、呂梁市交口縣、昭通市永善縣、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)、湛江市麻章區(qū)、澄邁縣中興鎮(zhèn)
黃山市黟縣、南充市閬中市、玉樹治多縣、南京市高淳區(qū)、延邊琿春市、樂(lè)山市井研縣
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重慶市大渡口區(qū)、天津市南開(kāi)區(qū)、甘孜理塘縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、雞西市恒山區(qū)、松原市長(zhǎng)嶺縣、大理大理市、淮安市漣水縣、安順市平壩區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)
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阿壩藏族羌族自治州松潘縣、潮州市潮安區(qū)、茂名市信宜市、遵義市赤水市、蚌埠市龍子湖區(qū)
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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”，這類似于人類在回答簡(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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