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紹興市越城區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、中山市東鳳鎮(zhèn)、信陽(yáng)市羅山縣、梅州市興寧市、大連市長(zhǎng)海縣、三亞市天涯區(qū)、大理劍川縣、福州市鼓樓區(qū)、廣西柳州市融安縣
遼陽(yáng)市燈塔市、麗水市青田縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、武漢市漢南區(qū)、商洛市洛南縣、瀘州市合江縣、重慶市南岸區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、攀枝花市鹽邊縣
鄂州市梁子湖區(qū)、重慶市南川區(qū)、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、東營(yíng)市廣饒縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、湘西州永順縣
重慶市忠縣、鄭州市登封市、張掖市山丹縣、玉樹(shù)玉樹(shù)市、梅州市興寧市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、張家界市桑植縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、廣西玉林市博白縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、楚雄大姚縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、葫蘆島市連山區(qū)、駐馬店市平輿縣、黔南都勻市、丹東市鳳城市
大理洱源縣、安慶市岳西縣、晉城市陵川縣、廣州市從化區(qū)、榆林市靖邊縣、濱州市沾化區(qū)、益陽(yáng)市沅江市、肇慶市德慶縣、濮陽(yáng)市濮陽(yáng)縣、合肥市廬江縣
昭通市魯?shù)榭h、涼山會(huì)東縣、上海市青浦區(qū)、宜昌市枝江市、吉安市廬陵新區(qū)
吉林市船營(yíng)區(qū)、文山文山市、信陽(yáng)市潢川縣、綿陽(yáng)市江油市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、沈陽(yáng)市法庫(kù)縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、中山市南區(qū)街道、漢中市勉縣
沈陽(yáng)市新民市、中山市南頭鎮(zhèn)、荊州市石首市、大同市云岡區(qū)、臺(tái)州市仙居縣、三門峽市陜州區(qū)、成都市新都區(qū)
西安市長(zhǎng)安區(qū)、遼陽(yáng)市燈塔市、無(wú)錫市新吳區(qū)、陽(yáng)泉市城區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、威海市乳山市
西雙版納勐臘縣、安康市紫陽(yáng)縣、慶陽(yáng)市環(huán)縣、婁底市漣源市、淮北市相山區(qū)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、濮陽(yáng)市華龍區(qū)、泉州市石獅市、寧波市北侖區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、馬鞍山市博望區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、錦州市古塔區(qū)、紅河彌勒市
甘南碌曲縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市大東區(qū)、晉中市和順縣、曲靖市富源縣、南昌市新建區(qū)、哈爾濱市雙城區(qū)
咸寧市咸安區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、宜昌市宜都市、九江市柴桑區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、綿陽(yáng)市梓潼縣
菏澤市巨野縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、甘孜理塘縣、東營(yíng)市河口區(qū)、七臺(tái)河市新興區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、青島市李滄區(qū)、松原市乾安縣
洛陽(yáng)市西工區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、杭州市西湖區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、成都市武侯區(qū)、文昌市東閣鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、淮北市烈山區(qū)、廣西欽州市浦北縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、江門市江海區(qū)、濰坊市昌樂(lè)縣
隴南市成縣、雞西市虎林市、荊州市江陵縣、贛州市于都縣、三明市將樂(lè)縣
自貢市富順縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、懷化市會(huì)同縣、淄博市沂源縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、信陽(yáng)市平橋區(qū)
萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、溫州市龍灣區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)、甘孜鄉(xiāng)城縣、大理云龍縣、鄭州市新密市、南昌市新建區(qū)、廣西防城港市上思縣、廣西河池市南丹縣
大理大理市、廈門市集美區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、福州市閩清縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、安康市漢濱區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)
連云港市灌南縣、邵陽(yáng)市洞口縣、海北門源回族自治縣、普洱市思茅區(qū)、重慶市城口縣、安慶市桐城市、大理祥云縣
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、上海市浦東新區(qū)、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、黔東南錦屏縣、哈爾濱市香坊區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、南陽(yáng)市桐柏縣
涼山西昌市、徐州市沛縣、溫州市文成縣、齊齊哈爾市克東縣、曲靖市宣威市、成都市簡(jiǎn)陽(yáng)市、泉州市鯉城區(qū)
湘西州永順縣、孝感市孝南區(qū)、黔南都勻市、湛江市遂溪縣、資陽(yáng)市樂(lè)至縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
黔東南三穗縣、四平市鐵東區(qū)、上饒市鉛山縣、臨沂市羅莊區(qū)、楚雄姚安縣
莆田市涵江區(qū)、伊春市友好區(qū)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、梅州市梅縣區(qū)、鞍山市立山區(qū)
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洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣、紹興市上虞區(qū)、西安市灞橋區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、六盤水市水城區(qū)、南平市松溪縣、吉林市豐滿區(qū)、荊州市石首市、涼山西昌市、西安市周至縣
揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、深圳市鹽田區(qū)、綏化市青岡縣、瀘州市古藺縣、紹興市新昌縣
中山市東鳳鎮(zhèn)、延邊汪清縣、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市、自貢市自流井區(qū)、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、臨沂市蒙陰縣、伊春市嘉蔭縣、綏化市綏棱縣、郴州市蘇仙區(qū)、德陽(yáng)市綿竹市
滁州市定遠(yuǎn)縣、金華市永康市、茂名市信宜市、安康市平利縣、太原市陽(yáng)曲縣、西寧市城西區(qū)、德州市慶云縣、德州市寧津縣、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、牡丹江市陽(yáng)明區(qū)
廣西欽州市欽南區(qū)、南充市閬中市、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、朔州市應(yīng)縣、成都市都江堰市、濮陽(yáng)市范縣
濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、中山市南頭鎮(zhèn)、煙臺(tái)市海陽(yáng)市、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、西雙版納景洪市、臨高縣多文鎮(zhèn)、大連市旅順口區(qū)、樂(lè)山市峨眉山市、怒江傈僳族自治州福貢縣、廣西柳州市融水苗族自治縣
大慶市讓胡路區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、泰州市興化市、盤錦市盤山縣、成都市青羊區(qū)、延安市黃陵縣、大連市瓦房店市、晉中市祁縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、廣西柳州市柳城縣、涼山昭覺(jué)縣、葫蘆島市綏中縣、南平市浦城縣、揚(yáng)州市江都區(qū)
廣西來(lái)賓市興賓區(qū)、濰坊市壽光市、臨滄市鳳慶縣、荊州市沙市區(qū)、三門峽市盧氏縣、漢中市寧強(qiáng)縣
阿壩藏族羌族自治州小金縣、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、南平市政和縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、蕪湖市鏡湖區(qū)
重慶市萬(wàn)州區(qū)、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、周口市鄲城縣、天水市甘谷縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、海南同德縣、梅州市梅江區(qū)、重慶市秀山縣
楚雄牟定縣、黔南羅甸縣、泰州市海陵區(qū)、龍巖市武平縣、吉安市新干縣、昭通市魯?shù)榭h、廣西北海市鐵山港區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽(yáng)縣、寧德市古田縣
張掖市甘州區(qū)、咸陽(yáng)市興平市、重慶市武隆區(qū)、泰州市興化市、臨汾市隰縣、日照市五蓮縣、撫州市樂(lè)安縣、青島市市北區(qū)
綿陽(yáng)市梓潼縣、呂梁市石樓縣、九江市濂溪區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、南平市建陽(yáng)區(qū)
蚌埠市蚌山區(qū)、廣西河池市東蘭縣、昆明市宜良縣、南京市玄武區(qū)、晉中市平遙縣
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梅州市梅江區(qū)、濮陽(yáng)市清豐縣、大慶市龍鳳區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、瀘州市瀘縣、張家界市慈利縣、廣西欽州市浦北縣
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濟(jì)寧市曲阜市、無(wú)錫市江陰市、肇慶市懷集縣、棗莊市薛城區(qū)、駐馬店市遂平縣、上海市徐匯區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、合肥市長(zhǎng)豐縣
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)源模型Qwen3，成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
4月29日凌晨，阿里巴巴開(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3，參數(shù)量?jī)H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(kāi)源模型。Qwen3是國(guó)內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個(gè)模型，對(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)復(fù)雜問(wèn)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(gè)模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計(jì)及訓(xùn)練。目前，熱門模型中只有千問(wèn)3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。
在“推理模式”下，模型會(huì)執(zhí)行更多中間步驟，如分解問(wèn)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(huì)直接生成答案。同一個(gè)模型，可以完成“快思考”和“慢思考”，這類似于人類在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)快速作答，面對(duì)復(fù)雜難題時(shí)再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計(jì)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(gè)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(guò)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(shí)，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(wú)縫整合到思考模型中。
評(píng)測(cè)顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)產(chǎn)模型及全球開(kāi)源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開(kāi)源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)中，Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時(shí)，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(kāi)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(jí)超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3為即將到來(lái)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，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(shí)，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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(tái)下載模型并商用，也可以通過(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)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(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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