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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
濟(jì)南市槐蔭區(qū)、泉州市德化縣、玉樹玉樹市、許昌市禹州市、安康市寧陜縣、云浮市新興縣
張家界市慈利縣、曲靖市陸良縣、忻州市河曲縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、重慶市大渡口區(qū)、福州市閩侯縣、營口市站前區(qū)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、三亞市吉陽區(qū)、丹東市東港市
黔東南錦屏縣、亳州市利辛縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、牡丹江市陽明區(qū)、大慶市肇州縣
廣西崇左市寧明縣、鞍山市海城市、贛州市全南縣、自貢市大安區(qū)、黑河市遜克縣、鄭州市上街區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、黔南三都水族自治縣
鐵嶺市銀州區(qū)、葫蘆島市興城市、肇慶市高要區(qū)、五指山市南圣、重慶市沙坪壩區(qū)、重慶市渝中區(qū)
肇慶市端州區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、江門市蓬江區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、天水市甘谷縣、長沙市岳麓區(qū)
重慶市綦江區(qū)、韶關(guān)市樂昌市、朝陽市朝陽縣、鹽城市東臺(tái)市、南平市順昌縣、白城市通榆縣、延邊琿春市
遵義市習(xí)水縣、江門市新會(huì)區(qū)、郴州市北湖區(qū)、五指山市通什、衢州市開化縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
黔東南臺(tái)江縣、吉林市磐石市、漯河市臨潁縣、長春市榆樹市、保亭黎族苗族自治縣什玲、涼山甘洛縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、遼源市東遼縣、臨沂市費(fèi)縣、東方市八所鎮(zhèn)
海西蒙古族茫崖市、貴陽市南明區(qū)、黃岡市黃梅縣、三明市大田縣、衢州市江山市、肇慶市懷集縣、蕪湖市繁昌區(qū)、郴州市安仁縣、南通市崇川區(qū)
吉安市萬安縣、陽泉市城區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、金華市浦江縣、甘孜九龍縣、汕頭市潮南區(qū)、紅河瀘西縣、梅州市豐順縣
酒泉市肅州區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、榆林市綏德縣、十堰市鄖西縣、中山市坦洲鎮(zhèn)
棗莊市嶧城區(qū)、黔東南三穗縣、廣西河池市東蘭縣、甘孜白玉縣、泰州市姜堰區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、龍巖市漳平市、淮南市大通區(qū)、重慶市城口縣、甘孜巴塘縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、安慶市太湖縣、七臺(tái)河市新興區(qū)、荊門市沙洋縣
黔南荔波縣、荊門市東寶區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
淮北市杜集區(qū)、臨滄市滄源佤族自治縣、惠州市龍門縣、宜賓市南溪區(qū)、雅安市漢源縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、廣西柳州市城中區(qū)、臨夏臨夏縣
延安市甘泉縣、成都市青白江區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、麗江市玉龍納西族自治縣、哈爾濱市賓縣
商丘市睢陽區(qū)、大同市陽高縣、長春市綠園區(qū)、孝感市應(yīng)城市、黔東南臺(tái)江縣、茂名市高州市
三明市三元區(qū)、隨州市隨縣、西安市長安區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、四平市鐵西區(qū)、徐州市銅山區(qū)、福州市福清市、湛江市廉江市、雞西市城子河區(qū)、臺(tái)州市黃巖區(qū)
長治市武鄉(xiāng)縣、張家界市桑植縣、隨州市廣水市、長沙市開福區(qū)、益陽市安化縣、常州市天寧區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
吉安市永新縣、濱州市惠民縣、呂梁市中陽縣、婁底市漣源市、鞍山市岫巖滿族自治縣、甘南舟曲縣
甘孜丹巴縣、黃石市陽新縣、廣西桂林市荔浦市、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、隴南市武都區(qū)、重慶市涪陵區(qū)
海口市瓊山區(qū)、樂山市犍為縣、阜新市細(xì)河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、銅川市印臺(tái)區(qū)、荊門市京山市
大慶市紅崗區(qū)、咸陽市旬邑縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、寶雞市岐山縣、荊門市鐘祥市
臨高縣皇桐鎮(zhèn)、鄭州市新鄭市、齊齊哈爾市克山縣、長沙市天心區(qū)、宿州市碭山縣
河源市源城區(qū)、肇慶市廣寧縣、濱州市無棣縣、重慶市九龍坡區(qū)、大慶市肇源縣
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莆田市仙游縣、渭南市蒲城縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、錦州市太和區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、廣西賀州市平桂區(qū)、舟山市普陀區(qū)、撫州市臨川區(qū)
平頂山市汝州市、濱州市沾化區(qū)、紹興市諸暨市、濟(jì)南市商河縣、白銀市平川區(qū)、濰坊市高密市、黃石市陽新縣、六安市金寨縣
眉山市丹棱縣、衢州市開化縣、葫蘆島市建昌縣、滁州市鳳陽縣、廣西桂林市資源縣、湛江市坡頭區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣
寧波市海曙區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、商丘市虞城縣、瀘州市古藺縣、涼山金陽縣
新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、沈陽市康平縣、岳陽市岳陽縣、廈門市湖里區(qū)、吉安市吉安縣、黔東南黃平縣、重慶市城口縣、延安市宜川縣、雞西市虎林市、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗
上海市嘉定區(qū)、廣西百色市田林縣、安康市紫陽縣、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、濟(jì)寧市嘉祥縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、巴中市平昌縣
三門峽市陜州區(qū)、楚雄姚安縣、瀘州市江陽區(qū)、徐州市邳州市、長沙市芙蓉區(qū)、長春市雙陽區(qū)、重慶市南岸區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、海東市平安區(qū)
渭南市合陽縣、廣西柳州市柳城縣、中山市西區(qū)街道、寧夏吳忠市青銅峽市、北京市延慶區(qū)、黃南同仁市、無錫市錫山區(qū)、隴南市禮縣、韶關(guān)市武江區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗
內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、咸陽市興平市、臨汾市隰縣、臨沂市沂水縣、無錫市新吳區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、聊城市東昌府區(qū)
梅州市豐順縣、錦州市北鎮(zhèn)市、甘孜稻城縣、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、海西蒙古族天峻縣
嘉興市南湖區(qū)、南充市西充縣、駐馬店市上蔡縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、亳州市利辛縣、合肥市肥東縣、湘西州古丈縣、眉山市洪雅縣
臺(tái)州市三門縣、許昌市長葛市、酒泉市金塔縣、揭陽市榕城區(qū)、雅安市蘆山縣、黔南荔波縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)
黔東南榕江縣、大同市云州區(qū)、四平市梨樹縣、呂梁市離石區(qū)、漳州市漳浦縣
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武漢市江夏區(qū)、涼山布拖縣、昆明市石林彝族自治縣、長沙市望城區(qū)、九江市濂溪區(qū)
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濰坊市壽光市、阜陽市潁州區(qū)、咸陽市禮泉縣、淄博市張店區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、三門峽市義馬市、遼源市東遼縣、廣西賀州市鐘山縣、昭通市威信縣、樂山市夾江縣
自貢市大安區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、洛陽市汝陽縣、寶雞市岐山縣、大同市天鎮(zhèn)縣、深圳市南山區(qū)、遂寧市船山區(qū)、棗莊市市中區(qū)
南通市如皋市、臨汾市侯馬市、朝陽市龍城區(qū)、樂山市沙灣區(qū)、黔西南興仁市、吉林市磐石市、上海市閔行區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、曲靖市師宗縣、臨汾市永和縣
雙鴨山市寶山區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、運(yùn)城市絳縣、常州市武進(jìn)區(qū)、延安市延長縣、樂山市市中區(qū)
大理祥云縣、白山市江源區(qū)、安康市寧陜縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、臺(tái)州市三門縣、五指山市南圣、廣西貴港市平南縣
酒泉市敦煌市、商洛市洛南縣、漯河市召陵區(qū)、攀枝花市東區(qū)、北京市房山區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、貴陽市云巖區(qū)、南充市蓬安縣
內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、通化市梅河口市、揭陽市揭西縣、金華市浦江縣、麗江市玉龍納西族自治縣、牡丹江市穆棱市、畢節(jié)市大方縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、濱州市陽信縣、長治市屯留區(qū)
廣西桂林市灌陽縣、西安市閻良區(qū)、七臺(tái)河市桃山區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、信陽市浉河區(qū)、洛陽市伊川縣
西安市雁塔區(qū)、德州市武城縣、益陽市桃江縣、天津市北辰區(qū)、徐州市睢寧縣、無錫市新吳區(qū)、南平市浦城縣
保山市騰沖市、海南興?？h、武漢市武昌區(qū)、阜新市海州區(qū)、漳州市詔安縣、永州市寧遠(yuǎn)縣、贛州市于都縣、永州市東安縣
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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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)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(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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