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黑河市嫩江市、上饒市余干縣、廣西北海市合浦縣、日照市莒縣、南平市延平區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)西縣
商洛市鎮(zhèn)安縣、黔東南麻江縣、荊州市洪湖市、定西市臨洮縣、咸陽(yáng)市三原縣、黃山市歙縣、達(dá)州市宣漢縣、大慶市讓胡路區(qū)、楚雄雙柏縣、淮北市相山區(qū)
萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、晉中市靈石縣、定西市岷縣、漯河市召陵區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、焦作市山陽(yáng)區(qū)
臨夏康樂(lè)縣、濟(jì)寧市梁山縣、內(nèi)江市資中縣、肇慶市高要區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、杭州市拱墅區(qū)
太原市萬(wàn)柏林區(qū)、畢節(jié)市織金縣、麗水市松陽(yáng)縣、廣西百色市那坡縣、黃山市黃山區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、玉溪市峨山彝族自治縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔東南臺(tái)江縣、茂名市信宜市
北京市通州區(qū)、北京市密云區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、南昌市進(jìn)賢縣、定西市安定區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、眉山市青神縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
永州市冷水灘區(qū)、西安市灞橋區(qū)、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、恩施州宣恩縣、嘉興市嘉善縣、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣
樂(lè)山市沐川縣、北京市西城區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、黔東南從江縣、保山市昌寧縣、海西蒙古族德令哈市、紹興市新昌縣
株洲市天元區(qū)、成都市都江堰市、六安市金安區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、定西市通渭縣、福州市平潭縣、吉安市吉安縣
大同市左云縣、黃岡市羅田縣、荊州市江陵縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、汕頭市濠江區(qū)、湘西州花垣縣
贛州市興國(guó)縣、佛山市禪城區(qū)、哈爾濱市延壽縣、天津市津南區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市
牡丹江市東寧市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、中山市小欖鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)
鎮(zhèn)江市京口區(qū)、漢中市佛坪縣、忻州市偏關(guān)縣、麗江市玉龍納西族自治縣、黔南甕安縣、肇慶市封開(kāi)縣
渭南市合陽(yáng)縣、黃岡市英山縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、三亞市天涯區(qū)、吉林市磐石市、天水市麥積區(qū)
齊齊哈爾市富裕縣、臨沂市郯城縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、漯河市源匯區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)
開(kāi)封市祥符區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、汕頭市濠江區(qū)、鹽城市亭湖區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、澄邁縣福山鎮(zhèn)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、鐵嶺市銀州區(qū)
黃山市祁門(mén)縣、南陽(yáng)市淅川縣、安陽(yáng)市湯陰縣、德陽(yáng)市什邡市、揭陽(yáng)市揭東區(qū)、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、荊門(mén)市掇刀區(qū)
達(dá)州市開(kāi)江縣、齊齊哈爾市拜泉縣、南充市閬中市、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)
泰安市東平縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、伊春市大箐山縣、哈爾濱市松北區(qū)、廣西來(lái)賓市合山市、南通市海門(mén)區(qū)
六安市金寨縣、黔南龍里縣、隴南市康縣、岳陽(yáng)市華容縣、黔東南雷山縣、攀枝花市仁和區(qū)、宿遷市沭陽(yáng)縣、成都市郫都區(qū)
駐馬店市汝南縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、日照市莒縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣、儋州市大成鎮(zhèn)、衡陽(yáng)市衡東縣、安康市漢陰縣
銅川市宜君縣、湘西州永順縣、撫順市順城區(qū)、中山市中山港街道、伊春市金林區(qū)、贛州市大余縣、哈爾濱市通河縣
揭陽(yáng)市揭東區(qū)、五指山市毛道、珠海市斗門(mén)區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、臨夏和政縣
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、無(wú)錫市宜興市、韶關(guān)市武江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、延邊龍井市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市志丹縣
撫州市金溪縣、海西蒙古族格爾木市、上海市浦東新區(qū)、黃山市休寧縣、新鄉(xiāng)市延津縣、長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)
淄博市張店區(qū)、衢州市開(kāi)化縣、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、汕頭市潮南區(qū)、河源市連平縣、巴中市巴州區(qū)
陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、廣西桂林市七星區(qū)、綿陽(yáng)市梓潼縣、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、荊州市石首市、廣西來(lái)賓市武宣縣
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德州市武城縣、阜新市細(xì)河區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、成都市成華區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、宜賓市南溪區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、果洛達(dá)日縣、上饒市廣信區(qū)
黔南三都水族自治縣、本溪市明山區(qū)、慶陽(yáng)市華池縣、福州市倉(cāng)山區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、樂(lè)山市峨邊彝族自治縣、玉溪市江川區(qū)、廣西百色市靖西市
長(zhǎng)治市沁源縣、達(dá)州市萬(wàn)源市、臨沂市羅莊區(qū)、雅安市天全縣、南京市鼓樓區(qū)、大連市長(zhǎng)?？h、中山市東鳳鎮(zhèn)、泉州市德化縣
鹽城市東臺(tái)市、樂(lè)山市夾江縣、湖州市吳興區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、南陽(yáng)市方城縣
隴南市文縣、益陽(yáng)市赫山區(qū)、上海市嘉定區(qū)、濰坊市奎文區(qū)、朔州市朔城區(qū)、黔東南榕江縣、廣西桂林市靈川縣
內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、重慶市云陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、荊州市松滋市、吉安市吉水縣
汕頭市金平區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、文山富寧縣、長(zhǎng)春市綠園區(qū)、宿州市碭山縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
牡丹江市寧安市、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、保山市施甸縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、雞西市麻山區(qū)
揚(yáng)州市儀征市、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、五指山市毛陽(yáng)、果洛瑪沁縣、廣元市旺蒼縣、新鄉(xiāng)市輝縣市
大興安嶺地區(qū)漠河市、撫順市望花區(qū)、黔南甕安縣、淄博市桓臺(tái)縣、錦州市太和區(qū)、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、撫順市新賓滿(mǎn)族自治縣
臨沂市河?xùn)|區(qū)、平頂山市郟縣、海北海晏縣、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、南通市海安市、長(zhǎng)治市平順縣、蘭州市紅古區(qū)、南京市六合區(qū)、嘉興市南湖區(qū)
臺(tái)州市臨海市、武威市民勤縣、昆明市五華區(qū)、雞西市滴道區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、焦作市沁陽(yáng)市、濟(jì)南市歷下區(qū)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣
平頂山市汝州市、濱州市沾化區(qū)、紹興市諸暨市、濟(jì)南市商河縣、白銀市平川區(qū)、濰坊市高密市、黃石市陽(yáng)新縣、六安市金寨縣
福州市永泰縣、宜昌市興山縣、安康市嵐皋縣、嘉興市南湖區(qū)、遂寧市蓬溪縣、許昌市禹州市、忻州市五臺(tái)縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、蕪湖市鳩江區(qū)
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南充市閬中市、北京市朝陽(yáng)區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、東莞市東城街道、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、贛州市尋烏縣、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)
梅州市梅江區(qū)、泰州市靖江市、鄭州市二七區(qū)、衡陽(yáng)市南岳區(qū)、黔東南錦屏縣
海南貴南縣、蘭州市安寧區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、眉山市彭山區(qū)、武漢市江夏區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、昭通市威信縣、雞西市滴道區(qū)、運(yùn)城市芮城縣、撫州市宜黃縣
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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(mén)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(lèi)似于人類(lèi)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(zhuān)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(lèi)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(mǎn)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(mén)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(hù)可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線(xiàn)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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