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宜昌市猇亭區(qū)、南昌市東湖區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、雙鴨山市饒河縣、韶關(guān)市南雄市、自貢市富順縣、中山市三角鎮(zhèn)
溫州市洞頭區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、衡陽市常寧市、成都市武侯區(qū)、鄂州市華容區(qū)
潮州市潮安區(qū)、紹興市上虞區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、福州市臺(tái)江區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣
濟(jì)南市天橋區(qū)、九江市瑞昌市、湖州市德清縣、太原市古交市、延安市志丹縣
陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、廣西桂林市疊彩區(qū)、陽泉市礦區(qū)、南京市秦淮區(qū)、焦作市孟州市、臨沂市沂南縣、茂名市信宜市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、萬寧市北大鎮(zhèn)
上饒市弋陽縣、阜陽市阜南縣、銅陵市郊區(qū)、南充市儀隴縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、商丘市夏邑縣、株洲市石峰區(qū)、鄭州市中原區(qū)、遵義市湄潭縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)
株洲市茶陵縣、成都市新津區(qū)、遵義市正安縣、南昌市安義縣、恩施州來鳳縣、蘇州市太倉市
韶關(guān)市武江區(qū)、天津市紅橋區(qū)、寧波市象山縣、黔南貴定縣、衡陽市衡東縣、長治市潞城區(qū)、邵陽市新寧縣
荊州市石首市、遵義市赤水市、汕尾市陸河縣、晉中市介休市、眉山市彭山區(qū)
安慶市宿松縣、廣元市劍閣縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、吉安市峽江縣、菏澤市鄄城縣、河源市源城區(qū)
白城市大安市、湘西州花垣縣、廈門市同安區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、平頂山市湛河區(qū)、汕尾市海豐縣
中山市橫欄鎮(zhèn)、儋州市中和鎮(zhèn)、無錫市新吳區(qū)、黔東南丹寨縣、營口市大石橋市、朔州市山陰縣、周口市鹿邑縣、廣西河池市天峨縣、揚(yáng)州市儀征市、呂梁市中陽縣
大慶市大同區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、深圳市羅湖區(qū)、重慶市秀山縣、長治市上黨區(qū)、合肥市廬江縣
重慶市秀山縣、遵義市習(xí)水縣、陽泉市平定縣、孝感市安陸市、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、安康市石泉縣、臨滄市臨翔區(qū)
廣西防城港市東興市、金華市東陽市、大連市甘井子區(qū)、濱州市博興縣、天水市武山縣、黔西南普安縣、鶴壁市?？h
太原市萬柏林區(qū)、阜新市新邱區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、廈門市思明區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、紅河建水縣
岳陽市平江縣、青島市李滄區(qū)、淮安市金湖縣、長沙市開福區(qū)、黃石市黃石港區(qū)
雙鴨山市集賢縣、襄陽市南漳縣、南陽市南召縣、宜賓市珙縣、安陽市林州市
舟山市嵊泗縣、咸寧市嘉魚縣、大理巍山彝族回族自治縣、大同市左云縣、鹽城市濱?？h、雙鴨山市尖山區(qū)、通化市二道江區(qū)、濰坊市壽光市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
晉城市城區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、寧波市北侖區(qū)、四平市鐵西區(qū)、太原市小店區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)
南通市海門區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、重慶市北碚區(qū)、牡丹江市林口縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
駐馬店市平輿縣、牡丹江市愛民區(qū)、廣西玉林市陸川縣、漳州市龍文區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、威海市環(huán)翠區(qū)、贛州市崇義縣
錦州市凌海市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、汕頭市龍湖區(qū)、常州市天寧區(qū)、朔州市右玉縣、綏化市北林區(qū)、運(yùn)城市絳縣、邵陽市北塔區(qū)
南昌市南昌縣、廣西貴港市港南區(qū)、西安市灞橋區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、北京市東城區(qū)、渭南市大荔縣、西安市新城區(qū)
廣西欽州市靈山縣、蘭州市皋蘭縣、聊城市臨清市、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、漢中市城固縣、黔南羅甸縣、南平市順昌縣、福州市連江縣
咸陽市長武縣、廣元市利州區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、普洱市景谷傣族彝族自治縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、肇慶市高要區(qū)、黑河市五大連池市
煙臺(tái)市萊州市、上饒市鉛山縣、龍巖市連城縣、榆林市佳縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、大慶市讓胡路區(qū)、廣西河池市南丹縣、濰坊市安丘市、海南興?？h
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咸寧市通山縣、甘南碌曲縣、德陽市廣漢市、安慶市迎江區(qū)、哈爾濱市松北區(qū)、昭通市永善縣
阿壩藏族羌族自治州小金縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、文昌市文教鎮(zhèn)、蚌埠市蚌山區(qū)、郴州市北湖區(qū)、南平市松溪縣、寧德市周寧縣
汕頭市潮陽區(qū)、張掖市臨澤縣、常州市天寧區(qū)、銅陵市郊區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、隴南市西和縣、松原市乾安縣、海東市樂都區(qū)
迪慶維西傈僳族自治縣、定安縣新竹鎮(zhèn)、淮南市田家庵區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、宜賓市珙縣
江門市鶴山市、黔東南黎平縣、牡丹江市西安區(qū)、廣西崇左市天等縣、鶴壁市?？h、福州市長樂區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、楚雄永仁縣
雅安市天全縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、鶴崗市南山區(qū)、荊州市松滋市、西安市藍(lán)田縣
昭通市昭陽區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)、合肥市包河區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、寧夏吳忠市利通區(qū)、保山市騰沖市
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龍巖市漳平市、重慶市九龍坡區(qū)、寧波市象山縣、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、重慶市合川區(qū)、佳木斯市同江市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、亳州市譙城區(qū)
本溪市本溪滿族自治縣、濰坊市奎文區(qū)、南京市浦口區(qū)、咸陽市淳化縣、三沙市西沙區(qū)、廣西桂林市陽朔縣
遼源市龍山區(qū)、雅安市漢源縣、韶關(guān)市仁化縣、廣西南寧市馬山縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、重慶市巴南區(qū)、朝陽市建平縣
廣西桂林市荔浦市、南平市建甌市、昭通市威信縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、韶關(guān)市新豐縣、周口市鹿邑縣
定安縣定城鎮(zhèn)、臺(tái)州市天臺(tái)縣、三明市沙縣區(qū)、甘南迭部縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、長沙市長沙縣
太原市小店區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、福州市倉山區(qū)、葫蘆島市綏中縣、江門市恩平市、怒江傈僳族自治州瀘水市
洛陽市新安縣、六安市霍山縣、汕尾市海豐縣、晉中市榆社縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、成都市青白江區(qū)
洛陽市偃師區(qū)、十堰市茅箭區(qū)、普洱市思茅區(qū)、眉山市仁壽縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)
廣西柳州市柳江區(qū)、紅河元陽縣、萬寧市東澳鎮(zhèn)、商丘市虞城縣、儋州市王五鎮(zhèn)、重慶市城口縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、雙鴨山市寶山區(qū)
中山市三角鎮(zhèn)、六安市葉集區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、五指山市通什、武漢市漢陽區(qū)、商洛市洛南縣、邵陽市新寧縣
商洛市山陽縣、海南共和縣、延安市子長市、昭通市大關(guān)縣、貴陽市息烽縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、咸寧市通城縣、福州市晉安區(qū)、黃南尖扎縣
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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?dòng)浾?| 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(huì)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(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(píng)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(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對齊的ArenaHard測評(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(tái)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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