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淮南市大通區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、平頂山市石龍區(qū)、許昌市禹州市、廣西來(lái)賓市合山市、鄭州市滎陽(yáng)市、連云港市連云區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、鞍山市岫巖滿族自治縣
煙臺(tái)市海陽(yáng)市、廣西桂林市永?？h、梅州市蕉嶺縣、中山市小欖鎮(zhèn)、宜賓市敘州區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣、忻州市寧武縣、運(yùn)城市永濟(jì)市
廣西防城港市上思縣、臨沂市臨沭縣、銅仁市沿河土家族自治縣、眉山市洪雅縣、襄陽(yáng)市保康縣、榆林市綏德縣、重慶市巫溪縣
南通市啟東市、西寧市大通回族土族自治縣、大連市瓦房店市、三門峽市湖濱區(qū)、青島市膠州市、甘孜色達(dá)縣
廣西河池市大化瑤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、邵陽(yáng)市新邵縣、連云港市灌云縣、濟(jì)南市平陰縣、臺(tái)州市玉環(huán)市、臨汾市襄汾縣、汕尾市城區(qū)、紅河綠春縣
昭通市鎮(zhèn)雄縣、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、駐馬店市驛城區(qū)、許昌市襄城縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、銅仁市碧江區(qū)、淮南市大通區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、廣西柳州市魚峰區(qū)
郴州市資興市、重慶市江津區(qū)、鄭州市金水區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、廣西柳州市三江侗族自治縣、延安市吳起縣
達(dá)州市通川區(qū)、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、伊春市伊美區(qū)、玉溪市澄江市、吉安市萬(wàn)安縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)
巴中市恩陽(yáng)區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、商洛市柞水縣、大理賓川縣、延安市宜川縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣
咸陽(yáng)市三原縣、吉安市井岡山市、廣州市荔灣區(qū)、天津市西青區(qū)、孝感市孝南區(qū)、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、南充市營(yíng)山縣、鄂州市梁子湖區(qū)、延安市子長(zhǎng)市、沈陽(yáng)市遼中區(qū)
韶關(guān)市新豐縣、紅河瀘西縣、周口市淮陽(yáng)區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、海西蒙古族都蘭縣、永州市零陵區(qū)
荊州市荊州區(qū)、瓊海市萬(wàn)泉鎮(zhèn)、七臺(tái)河市勃利縣、駐馬店市正陽(yáng)縣、菏澤市牡丹區(qū)、安康市石泉縣、蕪湖市無(wú)為市
廣西防城港市港口區(qū)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、駐馬店市遂平縣、咸寧市通城縣、廣西玉林市博白縣、九江市彭澤縣、杭州市臨安區(qū)、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
遵義市赤水市、忻州市代縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、衡陽(yáng)市衡南縣、延安市甘泉縣、信陽(yáng)市光山縣、綏化市肇東市、宜春市高安市、濱州市惠民縣
濰坊市青州市、北京市大興區(qū)、畢節(jié)市織金縣、呂梁市中陽(yáng)縣、哈爾濱市阿城區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、大慶市紅崗區(qū)、涼山會(huì)理市、十堰市丹江口市
鄭州市新鄭市、福州市永泰縣、綏化市蘭西縣、肇慶市德慶縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、銅川市耀州區(qū)、甘孜九龍縣
淮安市洪澤區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、咸寧市嘉魚縣、汕頭市濠江區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)
淮南市鳳臺(tái)縣、麗江市古城區(qū)、紅河石屏縣、上饒市廣豐區(qū)、安順市普定縣、文昌市公坡鎮(zhèn)
南充市營(yíng)山縣、北京市豐臺(tái)區(qū)、白城市洮北區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、瀘州市敘永縣、雞西市雞東縣、寧德市古田縣、黃南尖扎縣、中山市東區(qū)街道
寧夏吳忠市青銅峽市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、廣西桂林市平樂(lè)縣、曲靖市羅平縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、沈陽(yáng)市康平縣、東莞市石碣鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣、長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市、南京市六合區(qū)
廣西河池市鳳山縣、廣西玉林市興業(yè)縣、曲靖市富源縣、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、甘孜九龍縣
邵陽(yáng)市北塔區(qū)、黃山市歙縣、玉樹(shù)玉樹(shù)市、廈門市湖里區(qū)、梅州市平遠(yuǎn)縣、忻州市代縣、黃山市徽州區(qū)、朔州市懷仁市、安康市旬陽(yáng)市
畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、廣西河池市南丹縣、亳州市譙城區(qū)、眉山市青神縣、長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)
寧波市奉化區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、寧德市古田縣、蕪湖市無(wú)為市、廣西柳州市城中區(qū)、信陽(yáng)市光山縣、廣州市荔灣區(qū)、果洛久治縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣
湛江市遂溪縣、周口市淮陽(yáng)區(qū)、九江市濂溪區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市開(kāi)魯縣、濮陽(yáng)市南樂(lè)縣、?？谑协偵絽^(qū)、鄭州市金水區(qū)、菏澤市巨野縣、晉中市祁縣、寧德市古田縣
臨汾市襄汾縣、武威市民勤縣、渭南市蒲城縣、寶雞市鳳縣、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、長(zhǎng)治市沁源縣、昆明市呈貢區(qū)、呂梁市嵐縣、鹽城市響水縣、許昌市鄢陵縣
鶴崗市東山區(qū)、宣城市旌德縣、江門市開(kāi)平市、廣西北海市合浦縣、臨汾市安澤縣、湛江市吳川市、益陽(yáng)市南縣
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忻州市五臺(tái)縣、衡陽(yáng)市祁東縣、廣西百色市德保縣、邵陽(yáng)市北塔區(qū)、黔西南普安縣、中山市民眾鎮(zhèn)、蘭州市永登縣、商丘市夏邑縣、十堰市丹江口市、眉山市洪雅縣
廣西百色市德保縣、蚌埠市蚌山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、宣城市宣州區(qū)、甘南合作市、楚雄雙柏縣、東莞市企石鎮(zhèn)
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樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、揚(yáng)州市儀征市、廈門市集美區(qū)、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、寧波市江北區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、太原市晉源區(qū)
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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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