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定安縣龍河鎮(zhèn)、長沙市岳麓區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、周口市川匯區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市
煙臺市萊州市、贛州市瑞金市、廣元市利州區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
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
常德市武陵區(qū)、黃石市大冶市、宜春市靖安縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、昆明市富民縣、恩施州鶴峰縣、海南共和縣、恩施州咸豐縣
武漢市黃陂區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、臨夏臨夏縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、臨沂市莒南縣、濮陽市南樂縣
涼山昭覺縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、昆明市呈貢區(qū)、長治市潞州區(qū)、常德市津市市、渭南市白水縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣
連云港市海州區(qū)、重慶市北碚區(qū)、宣城市旌德縣、黃岡市黃梅縣、廣西百色市凌云縣、龍巖市漳平市、隨州市曾都區(qū)
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、泰州市海陵區(qū)、臨夏和政縣、西安市雁塔區(qū)、果洛瑪沁縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、儋州市和慶鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)
玉溪市江川區(qū)、洛陽市嵩縣、甘南瑪曲縣、東方市板橋鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、徐州市豐縣、天水市武山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、撫州市金溪縣
晉中市左權(quán)縣、濟(jì)寧市梁山縣、恩施州宣恩縣、六盤水市盤州市、寶雞市金臺區(qū)、長治市襄垣縣、隴南市禮縣
荊州市荊州區(qū)、溫州市永嘉縣、咸陽市乾縣、廣西桂林市平樂縣、廣西崇左市大新縣、贛州市全南縣、雅安市漢源縣、蘇州市昆山市、咸陽市長武縣
定西市漳縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、寶雞市千陽縣、莆田市城廂區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、文昌市鋪前鎮(zhèn)、益陽市桃江縣、紅河河口瑤族自治縣、廣西柳州市融水苗族自治縣
淮南市壽縣、重慶市潼南區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、海南同德縣、嘉興市平湖市、錦州市凌海市、寧夏固原市涇源縣
安陽市龍安區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、巴中市南江縣、甘孜道孚縣、莆田市城廂區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、天津市濱海新區(qū)、南陽市桐柏縣
朔州市山陰縣、西安市周至縣、亳州市渦陽縣、哈爾濱市尚志市、運(yùn)城市垣曲縣
咸寧市咸安區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、上海市奉賢區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、深圳市南山區(qū)、貴陽市白云區(qū)、廣西百色市靖西市、南陽市社旗縣
廣西桂林市資源縣、中山市小欖鎮(zhèn)、宜賓市屏山縣、眉山市洪雅縣、懷化市通道侗族自治縣、遼源市東豐縣、雅安市滎經(jīng)縣
成都市錦江區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、昆明市嵩明縣、上海市楊浦區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市
婁底市婁星區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、黃山市徽州區(qū)、南京市江寧區(qū)、沈陽市法庫縣、河源市紫金縣
東莞市麻涌鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、紹興市諸暨市、寶雞市渭濱區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
黔西南晴隆縣、昭通市綏江縣、昆明市東川區(qū)、松原市扶余市、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、荊州市石首市、德州市武城縣、遵義市仁懷市
渭南市臨渭區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、忻州市神池縣、雞西市恒山區(qū)、上海市虹口區(qū)、延邊汪清縣、鞍山市千山區(qū)
濰坊市奎文區(qū)、洛陽市老城區(qū)、德陽市羅江區(qū)、張掖市民樂縣、寧夏石嘴山市平羅縣、朔州市右玉縣、湘西州龍山縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、南通市海安市、德陽市旌陽區(qū)
遵義市湄潭縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、常州市新北區(qū)、鞍山市海城市、迪慶維西傈僳族自治縣、吉安市新干縣
宜春市樟樹市、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、成都市新都區(qū)、揚(yáng)州市邗江區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、銅川市耀州區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、三明市建寧縣、吉林市磐石市
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、重慶市墊江縣、大連市西崗區(qū)、婁底市冷水江市、營口市西市區(qū)、酒泉市金塔縣
濟(jì)南市章丘區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、周口市沈丘縣、定西市通渭縣、蘭州市紅古區(qū)、蘇州市吳江區(qū)、廈門市海滄區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市
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南平市浦城縣、西寧市湟中區(qū)、天水市麥積區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、萬寧市萬城鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、三門峽市義馬市、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)
常德市津市市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、撫順市新賓滿族自治縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、昆明市安寧市、泉州市南安市
榆林市綏德縣、營口市蓋州市、湖州市安吉縣、濟(jì)寧市任城區(qū)、鄭州市滎陽市、海東市化隆回族自治縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、文山西疇縣
杭州市蕭山區(qū)、巴中市平昌縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、齊齊哈爾市建華區(qū)、涼山會東縣
昭通市魯?shù)榭h、萬寧市大茂鎮(zhèn)、重慶市巴南區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、郴州市北湖區(qū)、重慶市江北區(qū)、東方市四更鎮(zhèn)、阜陽市潁州區(qū)
聊城市臨清市、臺州市溫嶺市、湘西州龍山縣、延邊琿春市、臨汾市浮山縣、濰坊市青州市、平?jīng)鍪腥A亭縣
盤錦市興隆臺區(qū)、沈陽市和平區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、連云港市灌云縣、廣西桂林市永??h
中山市神灣鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽縣、阜新市海州區(qū)、雙鴨山市饒河縣、鶴壁市??h
南充市嘉陵區(qū)、焦作市馬村區(qū)、合肥市肥西縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)
果洛瑪沁縣、阜陽市界首市、南充市高坪區(qū)、四平市雙遼市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、汕尾市城區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)
岳陽市岳陽樓區(qū)、安慶市迎江區(qū)、大理賓川縣、寧夏吳忠市鹽池縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、畢節(jié)市織金縣、延安市富縣
達(dá)州市萬源市、宿遷市沭陽縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、黔西南安龍縣、汕頭市澄海區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣
南平市武夷山市、貴陽市花溪區(qū)、贛州市瑞金市、九江市德安縣、涼山寧南縣、本溪市明山區(qū)、周口市川匯區(qū)、揭陽市普寧市
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牡丹江市西安區(qū)、太原市迎澤區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、深圳市龍華區(qū)、徐州市泉山區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、吉林市磐石市、隨州市曾都區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、延安市甘泉縣
隴南市康縣、宜賓市長寧縣、常德市安鄉(xiāng)縣、太原市小店區(qū)、駐馬店市確山縣、廣西欽州市靈山縣、衢州市柯城區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、海北剛察縣、江門市新會區(qū)
甘孜稻城縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、大同市廣靈縣、鐵嶺市昌圖縣、涼山金陽縣、廣西桂林市靈川縣
天津市津南區(qū)、武漢市漢南區(qū)、肇慶市高要區(qū)、金華市磐安縣、廣西貴港市港北區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、西安市新城區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
六安市葉集區(qū)、果洛瑪沁縣、焦作市沁陽市、昭通市威信縣、保山市隆陽區(qū)、韶關(guān)市樂昌市、周口市淮陽區(qū)、玉樹曲麻萊縣、珠海市斗門區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開源模型Qwen3,成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
4月29日凌晨,阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3,參數(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。Qwen3是國內(nèi)首個“混合推理模型”,“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個模型,對簡單需求可低算力“秒回”答案,對復(fù)雜問題可多步驟“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模型里去,需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(xùn)練。目前,熱門模型中只有千問3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。
在“推理模式”下,模型會執(zhí)行更多中間步驟,如分解問題、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,模型會直接生成答案。同一個模型,可以完成“快思考”和“慢思考”,這類似于人類在回答簡單問題時,憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答,面對復(fù)雜難題時再深思熟慮,仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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,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),將非思考模式無縫整合到思考模型中。
評測顯示,Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語言能力等方面均大幅增強(qiáng),即創(chuàng)下所有國產(chǎn)模型及全球開源模型的性能新高。其中,在奧數(shù)水平的AIME25測評中,Qwen3斬獲81.5分,刷新開源紀(jì)錄;在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中,Qwen3突破70分大關(guān),表現(xiàn)甚至超過Grok3;在評估模型人類偏好對齊的ArenaHard測評中,Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時,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模型可跨級超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3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,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,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)議開源,并首次支持119多種語言,全球開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺下載模型并商用,也可以通過阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗(yàn)Qwen3,夸克也即將全線接入Qwen3。
目前,阿里通義已開源200余個模型,全球下載量超3億次,千問衍生模型數(shù)超10萬個,已超越美國Llama,成為全球第一開源模型。
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