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黑河市遜克縣、黔西南冊亨縣、商洛市商南縣、東方市八所鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、南充市順慶區(qū)、成都市崇州市、周口市川匯區(qū)
鷹潭市貴溪市、懷化市芷江侗族自治縣、西寧市城東區(qū)、棗莊市市中區(qū)、安慶市潛山市、文山廣南縣、淄博市高青縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣
臨汾市洪洞縣、酒泉市金塔縣、伊春市豐林縣、黔西南冊亨縣、北京市豐臺區(qū)、鶴壁市?？h、廣西北海市海城區(qū)、盤錦市盤山縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)
荊州市沙市區(qū)、永州市藍(lán)山縣、遼陽市宏偉區(qū)、眉山市丹棱縣、南充市閬中市、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、煙臺市福山區(qū)、吉林市磐石市、安陽市殷都區(qū)
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、鹽城市阜寧縣、榆林市靖邊縣、濱州市沾化區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
大慶市龍鳳區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、郴州市臨武縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、嘉興市平湖市
嘉興市桐鄉(xiāng)市、雅安市蘆山縣、黃岡市黃州區(qū)、德州市慶云縣、徐州市沛縣、漳州市平和縣、昆明市呈貢區(qū)、肇慶市端州區(qū)
焦作市山陽區(qū)、廣西梧州市岑溪市、青島市市南區(qū)、常德市武陵區(qū)、四平市雙遼市、東方市板橋鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、漳州市南靖縣、日照市東港區(qū)、重慶市江北區(qū)、佳木斯市樺川縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、綏化市安達(dá)市
泰州市姜堰區(qū)、周口市西華縣、甘孜丹巴縣、長治市沁源縣、懷化市溆浦縣
哈爾濱市平房區(qū)、天津市武清區(qū)、杭州市上城區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、常州市金壇區(qū)、漳州市漳浦縣、朝陽市凌源市、汕尾市陸豐市、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
蘭州市七里河區(qū)、江門市江海區(qū)、錦州市凌河區(qū)、營口市蓋州市、晉中市壽陽縣、麗江市華坪縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、鹽城市濱?？h、遼陽市弓長嶺區(qū)、商丘市民權(quán)縣
蕪湖市灣沚區(qū)、十堰市竹山縣、綿陽市平武縣、連云港市東?？h、松原市長嶺縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、五指山市毛陽、齊齊哈爾市建華區(qū)
商丘市永城市、周口市淮陽區(qū)、青島市城陽區(qū)、海北門源回族自治縣、上饒市玉山縣、齊齊哈爾市拜泉縣
宜昌市當(dāng)陽市、宜昌市西陵區(qū)、宜春市樟樹市、阿壩藏族羌族自治州金川縣、金華市義烏市、洛陽市嵩縣
濟(jì)南市章丘區(qū)、雞西市恒山區(qū)、達(dá)州市開江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、德州市陵城區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、上饒市弋陽縣、廣西來賓市象州縣、廣西百色市德保縣、洛陽市瀍河回族區(qū)
亳州市譙城區(qū)、廣元市昭化區(qū)、株洲市攸縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、中山市小欖鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)
晉中市昔陽縣、中山市南頭鎮(zhèn)、延安市寶塔區(qū)、臨汾市永和縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、西安市藍(lán)田縣、德陽市羅江區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣
酒泉市敦煌市、廣西桂林市秀峰區(qū)、黔東南施秉縣、汕尾市陸豐市、徐州市新沂市、本溪市平山區(qū)
青島市膠州市、上海市徐匯區(qū)、臺州市臨海市、泉州市石獅市、慶陽市慶城縣、梅州市大埔縣、果洛久治縣、龍巖市漳平市
伊春市豐林縣、亳州市譙城區(qū)、綏化市安達(dá)市、儋州市木棠鎮(zhèn)、資陽市安岳縣、商丘市柘城縣、南京市浦口區(qū)、莆田市城廂區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)
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)、臺州市黃巖區(qū)
洛陽市欒川縣、中山市民眾鎮(zhèn)、中山市五桂山街道、長春市南關(guān)區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)
萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、德州市陵城區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、定西市通渭縣、蘇州市姑蘇區(qū)、甘孜石渠縣、襄陽市樊城區(qū)
梅州市大埔縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、金華市永康市、徐州市新沂市、黔東南凱里市、滁州市明光市
上海市普陀區(qū)、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、河源市和平縣、棗莊市薛城區(qū)、寶雞市麟游縣、四平市梨樹縣
沈陽市法庫縣、涼山喜德縣、黔東南天柱縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、成都市都江堰市、淮安市洪澤區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、煙臺市福山區(qū)
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廣西河池市東蘭縣、江門市開平市、撫州市崇仁縣、海北海晏縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)
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定安縣富文鎮(zhèn)、延安市子長市、許昌市長葛市、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、池州市青陽縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、綏化市明水縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
東莞市虎門鎮(zhèn)、達(dá)州市大竹縣、菏澤市單縣、長沙市芙蓉區(qū)、六安市霍山縣、張家界市永定區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、撫順市望花區(qū)、六安市霍邱縣
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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
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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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