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湘潭市韶山市、寶雞市鳳縣、邵陽市北塔區(qū)、文山廣南縣、麗江市玉龍納西族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、文山文山市、無錫市濱湖區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、南陽市方城縣
海北祁連縣、黃南澤庫縣、安康市石泉縣、廣州市南沙區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、牡丹江市愛民區(qū)、六安市裕安區(qū)、銅陵市郊區(qū)
黔東南錦屏縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、天津市河西區(qū)、南平市松溪縣、南京市溧水區(qū)
咸陽市武功縣、朝陽市建平縣、常德市漢壽縣、武漢市硚口區(qū)、銅仁市石阡縣
岳陽市岳陽樓區(qū)、九江市潯陽區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、武威市民勤縣、南昌市灣里區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、廣西柳州市城中區(qū)、四平市雙遼市、聊城市高唐縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、東營市墾利區(qū)、長治市上黨區(qū)、咸寧市嘉魚縣
蚌埠市龍子湖區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、文山硯山縣、重慶市銅梁區(qū)、營口市蓋州市
江門市開平市、日照市莒縣、成都市新都區(qū)、泰州市興化市、南通市海安市
中山市阜沙鎮(zhèn)、五指山市南圣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、楚雄元謀縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、恩施州恩施市、濰坊市寒亭區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)
忻州市原平市、黃岡市浠水縣、衡陽市雁峰區(qū)、天津市和平區(qū)、北京市房山區(qū)、松原市長嶺縣、青島市萊西市、丹東市寬甸滿族自治縣、忻州市忻府區(qū)、三亞市海棠區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、松原市乾安縣、臨沂市蘭陵縣、大理鶴慶縣、青島市市南區(qū)、重慶市萬州區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、海東市樂都區(qū)
朝陽市雙塔區(qū)、重慶市合川區(qū)、吉安市吉安縣、濰坊市昌樂縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、天津市北辰區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)
肇慶市高要區(qū)、黔東南丹寨縣、三明市清流縣、渭南市臨渭區(qū)、牡丹江市東寧市
巴中市巴州區(qū)、溫州市樂清市、東莞市企石鎮(zhèn)、廣西桂林市秀峰區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、六盤水市水城區(qū)、臺州市椒江區(qū)、南充市高坪區(qū)、甘孜瀘定縣、玉樹稱多縣
隨州市隨縣、齊齊哈爾市克山縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、永州市雙牌縣、成都市蒲江縣、漳州市薌城區(qū)、眉山市仁壽縣、衡陽市衡山縣
鞍山市千山區(qū)、南京市高淳區(qū)、武漢市江夏區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、德州市夏津縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、菏澤市成武縣
茂名市信宜市、成都市郫都區(qū)、廣安市廣安區(qū)、上海市靜安區(qū)、淮安市洪澤區(qū)、嘉興市平湖市、惠州市龍門縣、天津市和平區(qū)、鄭州市滎陽市
衡陽市衡山縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、重慶市九龍坡區(qū)、莆田市仙游縣、焦作市博愛縣、開封市祥符區(qū)、郴州市安仁縣、遼陽市燈塔市、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣
榆林市定邊縣、黃南澤庫縣、韶關(guān)市新豐縣、九江市彭澤縣、黃岡市蘄春縣、涼山越西縣、甘南迭部縣
白銀市會寧縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、撫州市金溪縣、郴州市資興市、咸陽市渭城區(qū)、湛江市徐聞縣、成都市彭州市、泉州市永春縣
伊春市豐林縣、黔東南岑鞏縣、寧夏銀川市永寧縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、呂梁市方山縣
大興安嶺地區(qū)塔河縣、信陽市光山縣、恩施州鶴峰縣、迪慶德欽縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、甘孜巴塘縣、溫州市龍灣區(qū)、襄陽市??悼h、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、長治市武鄉(xiāng)縣、珠海市斗門區(qū)、湘西州吉首市、麗水市云和縣、朝陽市雙塔區(qū)
玉溪市紅塔區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、永州市江永縣、中山市五桂山街道、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、通化市柳河縣
溫州市鹿城區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、廣西貴港市港南區(qū)、三亞市崖州區(qū)、宜昌市猇亭區(qū)、新余市渝水區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、曲靖市羅平縣
宜賓市屏山縣、紅河綠春縣、贛州市上猶縣、黔西南貞豐縣、南昌市青山湖區(qū)、宣城市績溪縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、儋州市排浦鎮(zhèn)
珠海市金灣區(qū)、黔南惠水縣、儋州市王五鎮(zhèn)、西寧市湟中區(qū)、東莞市萬江街道、廣西梧州市藤縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、七臺河市新興區(qū)、遵義市綏陽縣、武漢市江岸區(qū)
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長春市寬城區(qū)、慶陽市合水縣、銅仁市沿河土家族自治縣、甘孜康定市、雙鴨山市集賢縣
宜春市高安市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、玉溪市江川區(qū)、泉州市金門縣、瀘州市敘永縣、朝陽市建平縣、衢州市龍游縣、福州市長樂區(qū)
咸陽市渭城區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、西寧市城中區(qū)、朝陽市建平縣、天津市西青區(qū)、玉溪市澄江市、安康市嵐皋縣、重慶市萬州區(qū)、安陽市滑縣
大同市陽高縣、牡丹江市陽明區(qū)、綏化市蘭西縣、重慶市銅梁區(qū)、朝陽市建平縣、河源市紫金縣、溫州市龍灣區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
隴南市文縣、莆田市仙游縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、平頂山市葉縣、成都市錦江區(qū)、通化市柳河縣、湛江市廉江市、天津市和平區(qū)、梅州市大埔縣
云浮市羅定市、成都市彭州市、漯河市源匯區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、廣州市黃埔區(qū)
廣西南寧市武鳴區(qū)、六安市霍山縣、十堰市張灣區(qū)、遂寧市安居區(qū)、廣西玉林市北流市
東方市四更鎮(zhèn)、樂山市市中區(qū)、酒泉市玉門市、長春市德惠市、寶雞市陳倉區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、樂山市金口河區(qū)、松原市乾安縣
海南同德縣、平頂山市湛河區(qū)、攀枝花市米易縣、連云港市灌云縣、邵陽市城步苗族自治縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、黔南惠水縣、宜春市豐城市
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)
六盤水市盤州市、松原市乾安縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、太原市小店區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、曲靖市陸良縣、吉安市吉水縣、駐馬店市上蔡縣
吉安市萬安縣、西雙版納勐臘縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、贛州市全南縣、涼山雷波縣、臺州市路橋區(qū)、泉州市石獅市、濟(jì)南市章丘區(qū)
朔州市平魯區(qū)、長春市二道區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、丹東市振安區(qū)、宿州市蕭縣、煙臺市牟平區(qū)
文山廣南縣、南昌市西湖區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、文山西疇縣、平?jīng)鍪星f浪縣
朔州市平魯區(qū)、郴州市永興縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、西安市未央?yún)^(qū)、咸寧市咸安區(qū)、曲靖市羅平縣、咸陽市永壽縣
臨沂市河?xùn)|區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、衢州市開化縣、伊春市伊美區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、漳州市華安縣
安慶市迎江區(qū)、衢州市衢江區(qū)、遵義市正安縣、天水市秦安縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、白銀市白銀區(qū)
哈爾濱市賓縣、眉山市青神縣、三明市泰寧縣、長沙市望城區(qū)、天水市麥積區(qū)、青島市平度市、汕尾市陸豐市
寧夏吳忠市青銅峽市、廣西貴港市港南區(qū)、酒泉市玉門市、廣西來賓市武宣縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、海東市樂都區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、漢中市城固縣、九江市瑞昌市
汕頭市龍湖區(qū)、日照市莒縣、孝感市孝南區(qū)、延邊琿春市、臨汾市汾西縣、滁州市來安縣
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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(gè)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(gè)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(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(gè)帶有設(shè)定、知識庫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,這勢必會促進(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(duì)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(gè)年頭,全面重構(gòu)了一個(gè)從底層硬件到計(jì)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(jì)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(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(gè)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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