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哈爾濱市方正縣、遵義市紅花崗區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、佳木斯市同江市、通化市二道江區(qū)、隴南市徽縣、齊齊哈爾市龍江縣、三明市尤溪縣、涼山越西縣
東營市利津縣、七臺河市勃利縣、運城市河津市、成都市蒲江縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、忻州市原平市、玉樹雜多縣、慶陽市西峰區(qū)
長沙市開福區(qū)、杭州市上城區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、廣西柳州市融水苗族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、中山市南頭鎮(zhèn)、棗莊市薛城區(qū)
阜新市新邱區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、白城市洮北區(qū)、金華市武義縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
成都市蒲江縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、青島市黃島區(qū)、惠州市博羅縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、焦作市中站區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、五指山市毛陽、廣西玉林市博白縣
屯昌縣屯城鎮(zhèn)、陽泉市礦區(qū)、無錫市江陰市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、涼山美姑縣、齊齊哈爾市拜泉縣、吉安市泰和縣、牡丹江市綏芬河市、文山硯山縣
駐馬店市汝南縣、平頂山市新華區(qū)、吉安市青原區(qū)、合肥市巢湖市、宜昌市點軍區(qū)、滁州市鳳陽縣、泰州市興化市、吉林市豐滿區(qū)、金華市武義縣
重慶市梁平區(qū)、福州市晉安區(qū)、成都市錦江區(qū)、牡丹江市東寧市、儋州市大成鎮(zhèn)、運城市臨猗縣、泉州市晉江市、佳木斯市東風區(qū)、廈門市翔安區(qū)、寧波市余姚市
寧夏銀川市西夏區(qū)、宣城市涇縣、涼山甘洛縣、亳州市蒙城縣、張掖市甘州區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣
漯河市舞陽縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、佛山市禪城區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、淮南市壽縣、宜昌市長陽土家族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、宜春市上高縣、眉山市彭山區(qū)
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、廣西梧州市藤縣、鐵嶺市銀州區(qū)、新余市分宜縣、安慶市望江縣、安慶市潛山市、洛陽市欒川縣、開封市通許縣、運城市絳縣
西寧市大通回族土族自治縣、龍巖市新羅區(qū)、商丘市夏邑縣、重慶市云陽縣、黃南同仁市、東方市東河鎮(zhèn)、廣西北海市鐵山港區(qū)、濰坊市高密市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)
天津市東麗區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、莆田市荔城區(qū)、渭南市澄城縣、五指山市水滿、鹽城市射陽縣
菏澤市鄄城縣、武漢市武昌區(qū)、懷化市會同縣、滁州市瑯琊區(qū)、運城市稷山縣、巴中市恩陽區(qū)、六盤水市盤州市、東莞市高埗鎮(zhèn)、寶雞市眉縣、松原市寧江區(qū)
天津市河西區(qū)、贛州市于都縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、梅州市梅江區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、白城市洮北區(qū)、果洛瑪沁縣
天水市秦州區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、榆林市米脂縣、文山丘北縣、亳州市蒙城縣
汕頭市濠江區(qū)、宜春市袁州區(qū)、淮南市鳳臺縣、大連市沙河口區(qū)、雅安市石棉縣、菏澤市牡丹區(qū)、青島市市南區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
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汕尾市城區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、嘉興市海鹽縣、朔州市平魯區(qū)、鄂州市華容區(qū)
保亭黎族苗族自治縣什玲、文昌市鋪前鎮(zhèn)、贛州市龍南市、鹽城市射陽縣、佳木斯市樺川縣、淮北市杜集區(qū)、大慶市肇源縣、云浮市云城區(qū)、阜新市新邱區(qū)、河源市和平縣
定西市岷縣、棗莊市市中區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、北京市大興區(qū)、咸陽市三原縣、鶴崗市南山區(qū)、永州市寧遠縣、陽江市陽東區(qū)
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六安市霍邱縣、廣西欽州市欽北區(qū)、三明市寧化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、晉城市沁水縣
泰安市肥城市、重慶市永川區(qū)、漯河市舞陽縣、寧德市福安市、長治市襄垣縣、恩施州建始縣、雅安市漢源縣、洛陽市欒川縣、廣州市花都區(qū)、南昌市進賢縣
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阿里發(fā)布最強開源模型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、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)驗或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型，有復(fù)雜的機制，相當于模型要學(xué)習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。正因為如此，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36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(xué)習，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，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，實現(xiàn)高效的手機及電腦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、研究機構(gòu)和企業(yè)均可免費在魔搭社區(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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