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蘭州市皋蘭縣、晉中市左權(quán)縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、濱州市沾化區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、菏澤市曹縣
德州市齊河縣、重慶市南川區(qū)、海南貴德縣、德州市慶云縣、珠海市斗門區(qū)、上海市浦東新區(qū)
岳陽市岳陽縣、安慶市宜秀區(qū)、大慶市肇源縣、廣西欽州市欽北區(qū)、吉林市豐滿區(qū)
揭陽市惠來縣、安陽市湯陰縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、江門市新會區(qū)、七臺河市桃山區(qū)、北京市大興區(qū)、瀘州市合江縣、龍巖市漳平市、連云港市灌云縣、上饒市玉山縣
蕪湖市南陵縣、周口市扶溝縣、株洲市淥口區(qū)、長春市雙陽區(qū)、甘南合作市、長治市平順縣
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、通化市柳河縣、黃山市歙縣、晉中市壽陽縣、昆明市東川區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、阜新市細(xì)河區(qū)
廣安市岳池縣、德州市齊河縣、伊春市湯旺縣、徐州市銅山區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)
遂寧市蓬溪縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、南平市建甌市、廣西梧州市長洲區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)
金華市永康市、紅河彌勒市、七臺河市茄子河區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、玉樹稱多縣
襄陽市樊城區(qū)、眉山市丹棱縣、黔南福泉市、南京市溧水區(qū)、營口市蓋州市、煙臺市萊陽市、文山富寧縣
淄博市張店區(qū)、南通市海門區(qū)、葫蘆島市龍港區(qū)、煙臺市萊州市、菏澤市東明縣、海西蒙古族茫崖市
莆田市秀嶼區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、四平市鐵西區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、天水市清水縣、馬鞍山市博望區(qū)
大同市天鎮(zhèn)縣、臨沂市郯城縣、荊門市京山市、南平市建陽區(qū)、鄭州市中原區(qū)、黔南平塘縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)、安康市漢陰縣、永州市道縣、直轄縣天門市、大同市廣靈縣、岳陽市湘陰縣、南陽市西峽縣、廣西來賓市興賓區(qū)、溫州市蒼南縣
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、阜新市太平區(qū)、成都市新津區(qū)、重慶市永川區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、淮安市清江浦區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)
北京市石景山區(qū)、成都市彭州市、攀枝花市東區(qū)、紹興市新昌縣、泉州市德化縣、遵義市桐梓縣、岳陽市湘陰縣、肇慶市高要區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣
西安市新城區(qū)、紅河開遠(yuǎn)市、長治市潞城區(qū)、白城市通榆縣、南陽市唐河縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、涼山布拖縣、海南共和縣
重慶市大渡口區(qū)、株洲市炎陵縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、棗莊市滕州市、廣西玉林市北流市、濟(jì)寧市梁山縣、安慶市太湖縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、杭州市濱江區(qū)
廣西貴港市平南縣、九江市柴桑區(qū)、龍巖市連城縣、牡丹江市愛民區(qū)、海南同德縣
達(dá)州市開江縣、泰州市海陵區(qū)、鹽城市響水縣、大同市天鎮(zhèn)縣、九江市武寧縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、九江市湖口縣、?？谑行阌^(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、無錫市宜興市、韶關(guān)市武江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、延邊龍井市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市志丹縣
晉中市左權(quán)縣、延安市甘泉縣、揭陽市揭東區(qū)、沈陽市渾南區(qū)、龍巖市漳平市、北京市密云區(qū)、廣西南寧市馬山縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、茂名市信宜市
襄陽市南漳縣、重慶市榮昌區(qū)、廣西百色市那坡縣、武威市民勤縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗
商丘市梁園區(qū)、湛江市霞山區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、遼源市龍山區(qū)、淮南市大通區(qū)、焦作市山陽區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、淄博市博山區(qū)
德州市慶云縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、青島市黃島區(qū)、涼山昭覺縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、婁底市雙峰縣
瀘州市江陽區(qū)、焦作市解放區(qū)、廣西崇左市龍州縣、廣西河池市南丹縣、莆田市涵江區(qū)、涼山喜德縣、馬鞍山市當(dāng)涂縣、邵陽市新寧縣、撫州市崇仁縣
天津市津南區(qū)、沈陽市遼中區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、湘潭市韶山市
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廣安市廣安區(qū)、遼陽市燈塔市、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、九江市武寧縣、衡陽市祁東縣、運(yùn)城市聞喜縣、達(dá)州市萬源市、鐵嶺市開原市
成都市蒲江縣、宜春市袁州區(qū)、駐馬店市西平縣、晉中市平遙縣、孝感市漢川市、贛州市南康區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、聊城市茌平區(qū)
臨汾市曲沃縣、哈爾濱市香坊區(qū)、棗莊市滕州市、南陽市西峽縣、重慶市大渡口區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、寶雞市金臺區(qū)、駐馬店市正陽縣
衡陽市南岳區(qū)、北京市東城區(qū)、咸陽市涇陽縣、臨沂市莒南縣、鶴崗市東山區(qū)、東莞市南城街道、長治市平順縣、自貢市沿灘區(qū)
廣西來賓市忻城縣、淄博市周村區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、遵義市仁懷市、金華市磐安縣、荊州市公安縣
宿遷市宿城區(qū)、運(yùn)城市垣曲縣、長沙市長沙縣、銅仁市萬山區(qū)、臺州市三門縣、常州市新北區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、銅仁市印江縣
內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、晉中市壽陽縣、益陽市南縣、南京市浦口區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)
四平市公主嶺市、昆明市盤龍區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、廣安市岳池縣、甘孜新龍縣、黔東南黎平縣、銅仁市松桃苗族自治縣
開封市蘭考縣、銅陵市銅官區(qū)、牡丹江市綏芬河市、九江市共青城市、鷹潭市月湖區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、撫州市金溪縣
肇慶市高要區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、宣城市郎溪縣、日照市嵐山區(qū)、宿遷市泗洪縣、銅陵市義安區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、佛山市三水區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、廣西桂林市雁山區(qū)
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江門市臺山市、東莞市塘廈鎮(zhèn)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、馬鞍山市雨山區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、通化市東昌區(qū)、玉樹玉樹市
嘉興市南湖區(qū)、廣州市南沙區(qū)、遵義市余慶縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、涼山越西縣
內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、廣西來賓市武宣縣、文山丘北縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)
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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(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(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(gè)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(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對復(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(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(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(gè)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(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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