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寧德市古田縣、眉山市洪雅縣、南昌市南昌縣、甘孜巴塘縣、威海市榮成市、廣西北海市鐵山港區(qū)、牡丹江市東寧市、岳陽市云溪區(qū)
煙臺市萊州市、廣西南寧市良慶區(qū)、洛陽市孟津區(qū)、廈門市海滄區(qū)、天水市秦安縣、重慶市渝中區(qū)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)
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吉林市樺甸市、西寧市城中區(qū)、淮安市金湖縣、文昌市文城鎮(zhèn)、益陽市安化縣、酒泉市敦煌市
湛江市吳川市、漯河市召陵區(qū)、重慶市萬州區(qū)、東莞市謝崗鎮(zhèn)、重慶市忠縣、宜春市靖安縣、武漢市漢南區(qū)、通化市二道江區(qū)、阜陽市潁東區(qū)、銅川市印臺區(qū)
鶴壁市鶴山區(qū)、漢中市佛坪縣、南昌市東湖區(qū)、中山市南朗鎮(zhèn)、五指山市水滿
南陽市臥龍區(qū)、涼山會東縣、長治市黎城縣、梅州市梅縣區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、大同市云州區(qū)、曲靖市宣威市
金華市東陽市、淮南市大通區(qū)、瀘州市瀘縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、果洛達(dá)日縣
上饒市婺源縣、綿陽市平武縣、菏澤市定陶區(qū)、周口市太康縣、安陽市龍安區(qū)、南平市延平區(qū)、株洲市炎陵縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)
自貢市富順縣、太原市萬柏林區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、合肥市廬江縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、紅河元陽縣、贛州市石城縣
大理永平縣、黔南甕安縣、廣西賀州市平桂區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、邵陽市武岡市、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、德州市陵城區(qū)、咸陽市禮泉縣、黃山市屯溪區(qū)
婁底市婁星區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、黃山市徽州區(qū)、南京市江寧區(qū)、沈陽市法庫縣、河源市紫金縣
哈爾濱市方正縣、衢州市龍游縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、五指山市番陽、哈爾濱市道里區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、西安市鄠邑區(qū)
樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、贛州市大余縣、伊春市豐林縣、臨滄市滄源佤族自治縣、寶雞市千陽縣、岳陽市君山區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、臨汾市安澤縣、雞西市滴道區(qū)
深圳市鹽田區(qū)、襄陽市南漳縣、太原市杏花嶺區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、海南共和縣、眉山市洪雅縣、嘉興市海寧市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、陽泉市礦區(qū)、三門峽市陜州區(qū)
廣西百色市平果市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、金昌市金川區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣
四平市伊通滿族自治縣、宿州市埇橋區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、臨夏臨夏縣、內(nèi)江市資中縣
廣西桂林市秀峰區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、永州市東安縣、東莞市南城街道、永州市新田縣、鄂州市梁子湖區(qū)、廈門市海滄區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、宜賓市高縣
涼山雷波縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、重慶市忠縣、麗江市古城區(qū)、丹東市振安區(qū)、平頂山市寶豐縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、四平市雙遼市、安陽市林州市
紅河元陽縣、九江市柴桑區(qū)、撫順市順城區(qū)、江門市開平市、恩施州咸豐縣、寧夏銀川市賀蘭縣、哈爾濱市依蘭縣、達(dá)州市宣漢縣、楚雄雙柏縣、周口市淮陽區(qū)
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阿里發(fā)布最強開源模型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，登頂全球最強開源模型。Qwen3是國內(nèi)首個“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個模型，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模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(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，憑經(jīng)驗或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓(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。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，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，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，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，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，實現(xiàn)高效的手機及電腦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、研究機構(gòu)和企業(yè)均可免費在魔搭社區(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)。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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