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樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、哈爾濱市方正縣、天津市武清區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、金華市婺城區(qū)
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、大同市云岡區(qū)、廣州市增城區(qū)、邵陽市綏寧縣、遵義市湄潭縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、臨高縣新盈鎮(zhèn)、廣西百色市靖西市、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、定西市安定區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)、遵義市仁懷市、儋州市新州鎮(zhèn)
文昌市翁田鎮(zhèn)、紅河彌勒市、西安市新城區(qū)、婁底市冷水江市、長沙市岳麓區(qū)、綿陽市平武縣、太原市晉源區(qū)
牡丹江市穆棱市、邵陽市邵東市、徐州市豐縣、甘孜色達(dá)縣、南通市海門區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、常州市金壇區(qū)
駐馬店市確山縣、六安市金安區(qū)、蕪湖市南陵縣、阜陽市阜南縣、咸寧市嘉魚縣、南通市如皋市
十堰市鄖西縣、重慶市云陽縣、通化市柳河縣、黔東南榕江縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、德陽市什邡市
洛陽市偃師區(qū)、十堰市茅箭區(qū)、普洱市思茅區(qū)、眉山市仁壽縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)
文山西疇縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、巴中市南江縣、福州市羅源縣、銅陵市樅陽縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、巴中市通江縣、定安縣定城鎮(zhèn)、惠州市龍門縣、漢中市留壩縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗
樂山市犍為縣、溫州市鹿城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、重慶市大足區(qū)、麗水市云和縣、儋州市那大鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、益陽市沅江市
聊城市茌平區(qū)、銅仁市江口縣、廣西百色市平果市、安陽市林州市、鄭州市登封市、九江市潯陽區(qū)、長治市潞州區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)
威海市乳山市、廣西崇左市江州區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、贛州市大余縣、岳陽市汨羅市、菏澤市曹縣、宣城市宣州區(qū)
淮安市清江浦區(qū)、佛山市三水區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、漳州市華安縣、文昌市文教鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、阜新市彰武縣、濰坊市臨朐縣、咸陽市長武縣
宿遷市泗陽縣、文昌市龍樓鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、廣西桂林市資源縣、廣西百色市凌云縣
萬寧市后安鎮(zhèn)、宜昌市五峰土家族自治縣、長治市沁縣、商丘市睢陽區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、嘉興市海鹽縣、安康市紫陽縣
寧波市鄞州區(qū)、廣西河池市天峨縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、瀘州市敘永縣、太原市小店區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、成都市蒲江縣
綿陽市梓潼縣、曲靖市師宗縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、孝感市大悟縣、陽泉市盂縣、慶陽市寧縣、齊齊哈爾市依安縣、廈門市同安區(qū)、岳陽市云溪區(qū)
蘇州市吳中區(qū)、阜新市清河門區(qū)、呂梁市方山縣、韶關(guān)市樂昌市、廈門市思明區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、婁底市冷水江市、懷化市新晃侗族自治縣
衡陽市石鼓區(qū)、臺(tái)州市黃巖區(qū)、榆林市清澗縣、雅安市名山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、吉安市永豐縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、西寧市城西區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
營口市西市區(qū)、甘南臨潭縣、合肥市長豐縣、臨汾市安澤縣、甘孜白玉縣、武漢市江夏區(qū)、駐馬店市遂平縣、揭陽市惠來縣、無錫市濱湖區(qū)、延邊圖們市
安康市漢陰縣、鶴崗市南山區(qū)、徐州市豐縣、福州市馬尾區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、上饒市德興市、黑河市孫吳縣、保山市龍陵縣
溫州市龍港市、海西蒙古族茫崖市、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、大理永平縣、蘭州市七里河區(qū)、臺(tái)州市路橋區(qū)、六安市葉集區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣
三明市將樂縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、日照市五蓮縣、臨滄市臨翔區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、大慶市林甸縣
漢中市南鄭區(qū)、運(yùn)城市臨猗縣、蚌埠市淮上區(qū)、邵陽市邵陽縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)
宜賓市敘州區(qū)、濱州市鄒平市、衡陽市南岳區(qū)、大同市云州區(qū)、上饒市橫峰縣、武漢市青山區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、宜昌市長陽土家族自治縣、河源市源城區(qū)
南陽市社旗縣、鞍山市鐵東區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、臨汾市吉縣、五指山市南圣、常州市溧陽市、婁底市婁星區(qū)、佳木斯市湯原縣、廣西百色市田東縣
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佳木斯市富錦市、甘孜德格縣、黃南澤庫縣、重慶市南川區(qū)、黔西南安龍縣、湛江市麻章區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、果洛班瑪縣
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三明市將樂縣、新余市分宜縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、撫州市樂安縣、北京市朝陽區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昭通市昭陽區(qū)
雙鴨山市寶清縣、杭州市下城區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、茂名市信宜市、阜新市清河門區(qū)、廣安市華鎣市
天津市紅橋區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、吉安市吉水縣、泉州市永春縣、吉林市蛟河市
文昌市公坡鎮(zhèn)、洛陽市偃師區(qū)、長治市屯留區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、齊齊哈爾市龍江縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、龍巖市連城縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、重慶市永川區(qū)、惠州市惠城區(qū)
濟(jì)南市天橋區(qū)、九江市瑞昌市、湖州市德清縣、太原市古交市、延安市志丹縣
南充市營山縣、煙臺(tái)市牟平區(qū)、焦作市中站區(qū)、大同市云岡區(qū)、張掖市高臺(tái)縣、宿遷市泗陽縣、昭通市永善縣、泰州市靖江市
文昌市潭牛鎮(zhèn)、青島市嶗山區(qū)、重慶市城口縣、池州市東至縣、白山市長白朝鮮族自治縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、福州市閩清縣
廣元市朝天區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、通化市輝南縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、臨汾市堯都區(qū)
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清遠(yuǎn)市清新區(qū)、廣西桂林市永福縣、衡陽市衡山縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、舟山市定海區(qū)、蘇州市姑蘇區(qū)、漢中市漢臺(tái)區(qū)、日照市五蓮縣
許昌市長葛市、南陽市宛城區(qū)、榆林市府谷縣、鞍山市立山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣安市武勝縣、張掖市山丹縣、漳州市南靖縣、阜陽市太和縣
鶴崗市綏濱縣、涼山會(huì)東縣、湛江市雷州市、南陽市鄧州市、中山市五桂山街道、黔南獨(dú)山縣、麗江市華坪縣、大慶市肇州縣
廣西桂林市荔浦市、哈爾濱市平房區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、南陽市鎮(zhèn)平縣、漢中市洋縣、淮安市淮陰區(qū)、榆林市吳堡縣、中山市東區(qū)街道
淄博市張店區(qū)、南通市海門區(qū)、葫蘆島市龍港區(qū)、煙臺(tái)市萊州市、菏澤市東明縣、海西蒙古族茫崖市
長治市沁縣、湛江市赤坎區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、平頂山市魯山縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、銅仁市萬山區(qū)、恩施州恩施市、紅河個(gè)舊市、沈陽市和平區(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(gè)混合推理模型，性能更高的同時(shí)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(cè)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(cè)試體驗(yàn)。其中，Qwen3把各個(gè)MCP都調(diào)用成功了，但別的模型失敗居多。他對(duì)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(duì)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(gè)強(qiáng)健的Agent系統(tǒng)對(duì)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(duì)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(shí)，這個(gè)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(cè)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)?？梢栽谒伎己头撬伎寄Ｊ较戮_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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí)，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(shì)必會(huì)促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅(jiān)定開源路線，多版本模型同時(shí)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(chǎng)景對(duì)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(shì)必會(huì)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(duì)可以把更多資源和精力投入到市場(chǎng)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(gè)年頭，全面重構(gòu)了一個(gè)從底層硬件到計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺(tái)的全棧技術(shù)架構(gòu)體系，是亞太第一的云計(jì)算平臺(tái)；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(shí)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(gè)云計(jì)算和數(shù)據(jù)、工程平臺(tái)的全面配合和升級(jí)。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(tái)X上稱，下周，Grok 3.5 早期測(cè)試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個(gè)能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動(dòng)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(dòng)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(dòng)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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