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臨沂市費縣、延邊和龍市、煙臺市萊陽市、江門市江海區(qū)、甘孜得榮縣、益陽市南縣、德陽市廣漢市、淮北市杜集區(qū)
長沙市天心區(qū)、呂梁市孝義市、長春市朝陽區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、文昌市文教鎮(zhèn)
雅安市蘆山縣、本溪市平山區(qū)、九江市修水縣、汕尾市城區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)、佛山市南海區(qū)、三明市大田縣、淮南市壽縣、黃山市屯溪區(qū)、瀘州市合江縣
云浮市羅定市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、定安縣龍門鎮(zhèn)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、鶴壁市淇濱區(qū)、綏化市蘭西縣、武漢市洪山區(qū)
廣西桂林市秀峰區(qū)、溫州市文成縣、河源市和平縣、六安市霍邱縣、畢節(jié)市織金縣、呂梁市交城縣、哈爾濱市道外區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、清遠市連南瑤族自治縣、長沙市寧鄉(xiāng)市
慶陽市慶城縣、重慶市江北區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、麗水市縉云縣、黃岡市蘄春縣、濟南市天橋區(qū)、中山市石岐街道
昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、常州市新北區(qū)、七臺河市新興區(qū)、周口市扶溝縣、上饒市婺源縣、撫州市南豐縣
阿壩藏族羌族自治州小金縣、撫州市臨川區(qū)、臨沂市蘭山區(qū)、鹽城市東臺市、南京市秦淮區(qū)、清遠市佛岡縣、南平市邵武市
自貢市大安區(qū)、伊春市伊美區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、內(nèi)江市資中縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、大理永平縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、定西市通渭縣、舟山市定海區(qū)
天水市張家川回族自治縣、泉州市安溪縣、麗水市景寧畬族自治縣、安陽市殷都區(qū)、通化市二道江區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、寧夏銀川市靈武市、長治市潞城區(qū)
廣西桂林市秀峰區(qū)、玉溪市易門縣、馬鞍山市和縣、雅安市天全縣、濱州市鄒平市
海南同德縣、岳陽市湘陰縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、紹興市嵊州市、常德市津市市、瓊海市石壁鎮(zhèn)、永州市雙牌縣
東營市東營區(qū)、南陽市臥龍區(qū)、北京市延慶區(qū)、昆明市宜良縣、吉安市新干縣、成都市金堂縣
平頂山市郟縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、濟寧市曲阜市、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、黔東南臺江縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、廣西玉林市博白縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、楚雄大姚縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、葫蘆島市連山區(qū)、駐馬店市平輿縣、黔南都勻市、丹東市鳳城市
開封市杞縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、咸陽市楊陵區(qū)、寧夏固原市隆德縣、長春市二道區(qū)、蚌埠市懷遠縣、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、臨汾市洪洞縣
鄭州市鞏義市、龍巖市永定區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、安陽市龍安區(qū)、南京市秦淮區(qū)
南昌市西湖區(qū)、衡陽市衡東縣、北京市房山區(qū)、鎮(zhèn)江市揚中市、五指山市水滿
撫州市崇仁縣、臨汾市霍州市、贛州市寧都縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、延安市志丹縣、晉中市和順縣、濮陽市臺前縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、江門市開平市
荊州市沙市區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、鞍山市岫巖滿族自治縣、商洛市商南縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
漳州市云霄縣、梅州市梅江區(qū)、昭通市大關(guān)縣、延安市志丹縣、黑河市嫩江市、丹東市振安區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、中山市民眾鎮(zhèn)
清遠市連南瑤族自治縣、鶴壁市淇濱區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、平頂山市寶豐縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、東方市四更鎮(zhèn)
駐馬店市正陽縣、洛陽市伊川縣、果洛瑪沁縣、江門市鶴山市、中山市東升鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、貴陽市清鎮(zhèn)市
儋州市排浦鎮(zhèn)、宜賓市筠連縣、濟南市章丘區(qū)、紹興市嵊州市、株洲市醴陵市、咸陽市武功縣、贛州市瑞金市、十堰市鄖陽區(qū)
甘孜九龍縣、重慶市巴南區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、三門峽市澠池縣、南充市高坪區(qū)
德州市武城縣、中山市三角鎮(zhèn)、常德市鼎城區(qū)、駐馬店市汝南縣、商丘市永城市、陽泉市平定縣、廣西崇左市憑祥市、天津市河?xùn)|區(qū)、延邊安圖縣、白銀市靖遠縣
肇慶市德慶縣、徐州市睢寧縣、寧波市象山縣、佳木斯市樺南縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、蕪湖市灣沚區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、湛江市廉江市、天水市秦安縣
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呂梁市嵐縣、武威市民勤縣、長沙市瀏陽市、上饒市信州區(qū)、銅仁市印江縣、廣西桂林市陽朔縣、三明市將樂縣、蕪湖市南陵縣
德州市禹城市、杭州市拱墅區(qū)、永州市雙牌縣、延安市洛川縣、張掖市臨澤縣、銅仁市德江縣、大同市天鎮(zhèn)縣、上饒市德興市、廣西桂林市疊彩區(qū)
麗水市青田縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、洛陽市汝陽縣、張掖市山丹縣、珠海市金灣區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、撫州市南城縣、泰州市姜堰區(qū)、日照市莒縣、紹興市越城區(qū)、商丘市梁園區(qū)、宜春市高安市
衢州市開化縣、七臺河市茄子河區(qū)、吉安市遂川縣、嘉興市海鹽縣、平?jīng)鍪袥艽h、濰坊市壽光市、阜陽市潁上縣、遵義市正安縣、儋州市王五鎮(zhèn)
黃山市黃山區(qū)、臺州市路橋區(qū)、泉州市安溪縣、深圳市坪山區(qū)、臺州市臨海市、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、天津市寶坻區(qū)、廣西桂林市陽朔縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗
葫蘆島市綏中縣、開封市尉氏縣、營口市老邊區(qū)、重慶市酉陽縣、潮州市饒平縣、濰坊市高密市、廣西南寧市青秀區(qū)、文山富寧縣、德陽市什邡市、海東市平安區(qū)
廣西防城港市上思縣、忻州市繁峙縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、岳陽市君山區(qū)、大同市云州區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、惠州市惠東縣
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海東市循化撒拉族自治縣、益陽市南縣、黃石市鐵山區(qū)、重慶市城口縣、漳州市長泰區(qū)、衢州市柯城區(qū)
鄭州市新密市、畢節(jié)市織金縣、慶陽市華池縣、丹東市寬甸滿族自治縣、大同市平城區(qū)、十堰市竹山縣、晉中市太谷區(qū)、涼山會理市、濱州市惠民縣
開封市順河回族區(qū)、甘南臨潭縣、廣西南寧市馬山縣、清遠市陽山縣、黑河市嫩江市、廣西桂林市陽朔縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗
廣西桂林市資源縣、中山市小欖鎮(zhèn)、宜賓市屏山縣、眉山市洪雅縣、懷化市通道侗族自治縣、遼源市東豐縣、雅安市滎經(jīng)縣
西寧市城東區(qū)、大理賓川縣、麗水市青田縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、銅川市印臺區(qū)、莆田市荔城區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、嘉興市秀洲區(qū)、濮陽市清豐縣、煙臺市棲霞市
六安市裕安區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、臨夏康樂縣、綏化市安達市、南昌市灣里區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、七臺河市桃山區(qū)、深圳市坪山區(qū)、廈門市同安區(qū)
武漢市漢陽區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、天津市北辰區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、昭通市魯?shù)榭h、瀘州市古藺縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)
銅仁市思南縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、湖州市德清縣、梅州市五華縣、孝感市云夢縣、連云港市東海縣、荊門市沙洋縣、恩施州利川市、寧夏吳忠市同心縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
安順市普定縣、吉安市井岡山市、佛山市禪城區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)、四平市雙遼市、撫州市黎川縣、平頂山市郟縣、江門市鶴山市、貴陽市開陽縣
平頂山市郟縣、益陽市安化縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、瀘州市瀘縣、天水市甘谷縣、南平市建甌市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)
濟寧市曲阜市、鄭州市金水區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、懷化市洪江市、懷化市中方縣
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更低成本更高性能,阿里千問3引爆新一輪AI應(yīng)用熱潮?|界面新聞
4月29日凌晨,阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3(簡稱千問3),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。

千問3是國內(nèi)首個混合推理模型,性能更高的同時成本大幅下降,其總參數(shù)為235B,僅為R1的三分之一。有機構(gòu)測算,部署R1需16張H20芯片,而滿血版千問3僅需4張,成本大降75%。
更重要的是,千問3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,千問3創(chuàng)下70.8的新高,超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型。大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻,或?qū)⒁l(fā)新一輪AI應(yīng)用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馮雷(橘子)在社交媒體上發(fā)布了他的測試體驗。其中,Qwen3把各個MCP都調(diào)用成功了,但別的模型失敗居多。他對界面新聞表示,從R1到千問3,工具調(diào)用能力已經(jīng)進步了非常多。

Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對模型能力的需求,取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上,一個強健的Agent系統(tǒng)對底層模型的需求主要包括基礎(chǔ)語言理解與生成、工具使用與調(diào)用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡單來說,其需要準(zhǔn)確理解指令和上下文以及多輪對話中的隱含意圖和模糊表達,把復(fù)雜目標(biāo)拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時,這個系統(tǒng)還要理解和調(diào)用外部工具的流程,并執(zhí)行API調(diào)用。
在Platform Thinking主理人、前知乎 COO張寧看來,目前Agent行業(yè)在底層模型上面臨的痛點就是真正好工具調(diào)用能力的模型不多。
從千問3的性能和測試表現(xiàn)來看,阿里方面正在著力解決底層模型工具調(diào)用能力不足的痛點??梢栽谒伎己头撬伎寄J较戮_集成外部工具,在復(fù)雜的基于代理的任務(wù)中在開源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評估模型Agent能力的BFCL評測中,千問3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。

千問3原生支持MCP協(xié)議,并具備強大的工具調(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)。開發(fā)者要定義可用工具,可基于 MCP 配置文件,使用 Qwen-Agent 的集成工具或自行集成其他工具,快速開發(fā)一個帶有設(shè)定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時,千問3在基礎(chǔ)語言理解與生成能力和推理能力上也表現(xiàn)出不俗的能力。
這意味著,在同等模型能力的條件下,Agent以及AI應(yīng)用行業(yè)調(diào)用模型的成本更低,調(diào)用更方便,這勢必會促進更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅定開源路線,多版本模型同時推出
千問3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
其中,千問3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,激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能;千問3的稠密模型性能繼續(xù)突破, Qwen3-4B 這樣的小模型也能達到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因為所有千問3模型都是混合推理模型,API可按需設(shè)置“思考預(yù)算”(即預(yù)期最大深度思考的tokens數(shù)量),進行不同程度的思考,靈活滿足AI應(yīng)用和不同場景對性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型,這勢必會降低其使用大模型的門檻和成本。這些資金和人員都非常有限的團隊可以把更多資源和精力投入到市場和用戶需求痛點的挖掘上,以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
在馮雷看來,Qwen 系列模型,因為開源、小巧、好微調(diào)的特點,已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座,因為基座模型的質(zhì)量決定了后續(xù)強化學(xué)習(xí)的上限。

阿里云走到第16個年頭,全面重構(gòu)了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺的全棧技術(shù)架構(gòu)體系,是亞太第一的云計算平臺;而阿里也是全球最早投入大模型研究的科技公司之一
此前周靖人接受媒體采訪時稱,大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓(xùn)練還是推理,大模型的每一次突破,表面看是模型能力演進,背后其實是整個云計算和數(shù)據(jù)、工程平臺的全面配合和升級。多模態(tài)也是通向 AGI 的重要途徑。
阿里Qwen 3發(fā)布后,馬斯克在社交平臺X上稱,下周,Grok 3.5 早期測試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動機或電化學(xué)技術(shù)問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國際上同樣有較高的關(guān)注度。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長、歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士孫茂松表示,近年來在人工智能領(lǐng)域尤其是大模型的發(fā)展上,發(fā)出了很強烈的中國的聲音,DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產(chǎn)品極大推動了國內(nèi)大模型的開源路線,這無疑為緩解技術(shù)壟斷,推動技術(shù)平權(quán),提升人工智能的普惠性,無疑具有十分重要的作用。
目前,海內(nèi)外開源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬,超越Llama系列衍生模型,通義千問Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開源大模型榜單,排名前十的開源大模型全部是基于通義千問Qwen開源模型二次開發(fā)的衍生模型。
孫茂松認(rèn)為,這意味著中國的大模型的文化在國際上得到了認(rèn)可,這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn),外界看來似乎“漫不經(jīng)心”,但這一點非常難能可貴,這實際上是認(rèn)可中國大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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