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運(yùn)城市新絳縣、阜陽市潁東區(qū)、大理云龍縣、東營市廣饒縣、臨汾市大寧縣、延安市子長市、大慶市龍鳳區(qū)、洛陽市欒川縣、臺(tái)州市玉環(huán)市、北京市昌平區(qū)
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
平?jīng)鍪星f浪縣、鄂州市梁子湖區(qū)、楚雄牟定縣、成都市新都區(qū)、丹東市東港市、貴陽市白云區(qū)、大理劍川縣、襄陽市宜城市、咸陽市秦都區(qū)、渭南市富平縣
益陽市桃江縣、保山市龍陵縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、定西市漳縣、寧夏固原市隆德縣、株洲市醴陵市、東莞市石龍鎮(zhèn)、丹東市鳳城市、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
涼山木里藏族自治縣、延安市子長市、海口市瓊山區(qū)、上饒市弋陽縣、綏化市慶安縣
太原市古交市、雅安市天全縣、安慶市太湖縣、呂梁市離石區(qū)、廣西桂林市灌陽縣、西安市碑林區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)
蘭州市皋蘭縣、臨夏廣河縣、吉安市安?？h、沈陽市渾南區(qū)、西安市新城區(qū)、無錫市惠山區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、龍巖市連城縣、洛陽市老城區(qū)
榆林市清澗縣、南平市松溪縣、衡陽市常寧市、宜春市宜豐縣、貴陽市清鎮(zhèn)市
鹽城市建湖縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、沈陽市沈河區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、晉中市昔陽縣
泰州市海陵區(qū)、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、宣城市寧國市、徐州市睢寧縣、煙臺(tái)市萊州市、徐州市豐縣、吉安市吉水縣、銅仁市印江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)
文昌市文教鎮(zhèn)、普洱市墨江哈尼族自治縣、梅州市五華縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、菏澤市鄆城縣、雙鴨山市嶺東區(qū)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、撫州市黎川縣、十堰市張灣區(qū)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、廣西柳州市鹿寨縣
南昌市新建區(qū)、榆林市佳縣、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、益陽市安化縣、黔東南榕江縣
廣西玉林市陸川縣、榆林市靖邊縣、寧夏吳忠市同心縣、運(yùn)城市絳縣、西寧市城西區(qū)
鶴崗市南山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、寧夏固原市西吉縣、遵義市赤水市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、安慶市宜秀區(qū)
煙臺(tái)市海陽市、北京市房山區(qū)、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、太原市迎澤區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、開封市通許縣、廣西防城港市東興市
屯昌縣屯城鎮(zhèn)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、瓊海市陽江鎮(zhèn)、江門市恩平市、菏澤市鄆城縣、玉溪市通?？h、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、鹽城市東臺(tái)市、甘孜稻城縣
恩施州巴東縣、孝感市孝南區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、文山硯山縣、延邊安圖縣、淮北市相山區(qū)、長治市潞城區(qū)
寶雞市鳳翔區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、遼陽市太子河區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、銅陵市郊區(qū)、郴州市嘉禾縣、九江市柴桑區(qū)
永州市冷水灘區(qū)、荊門市京山市、嘉興市秀洲區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、青島市市南區(qū)、淄博市沂源縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、五指山市番陽、運(yùn)城市鹽湖區(qū)
武漢市東西湖區(qū)、商丘市梁園區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、安慶市望江縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、亳州市利辛縣、金華市浦江縣、雙鴨山市尖山區(qū)、張掖市民樂縣、茂名市高州市
六盤水市鐘山區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、六安市霍山縣、漢中市勉縣
榆林市米脂縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臨沂市臨沭縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、長沙市開福區(qū)、周口市太康縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、廣西桂林市永福縣、文昌市文教鎮(zhèn)
遵義市播州區(qū)、營口市老邊區(qū)、衡陽市衡山縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、馬鞍山市博望區(qū)
六安市葉集區(qū)、永州市道縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、惠州市惠城區(qū)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、周口市太康縣
撫州市南豐縣、白山市渾江區(qū)、黔西南安龍縣、許昌市魏都區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、韶關(guān)市武江區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)
梅州市蕉嶺縣、宣城市寧國市、蘭州市皋蘭縣、煙臺(tái)市萊州市、贛州市尋烏縣、懷化市中方縣
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蘭州市七里河區(qū)、菏澤市成武縣、福州市鼓樓區(qū)、黃山市黟縣、上饒市婺源縣、廣西欽州市靈山縣、銅仁市江口縣、黔南荔波縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
佛山市南海區(qū)、沈陽市遼中區(qū)、上饒市德興市、榆林市清澗縣、襄陽市宜城市、清遠(yuǎn)市佛岡縣、周口市淮陽區(qū)
許昌市鄢陵縣、晉中市平遙縣、遵義市鳳岡縣、泉州市泉港區(qū)、吉林市樺甸市、咸陽市涇陽縣、深圳市坪山區(qū)、長春市寬城區(qū)
周口市西華縣、文昌市文城鎮(zhèn)、上海市浦東新區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、德陽市廣漢市、重慶市九龍坡區(qū)、周口市商水縣、定西市岷縣、自貢市榮縣、巴中市恩陽區(qū)
武威市天祝藏族自治縣、佳木斯市同江市、樂山市峨邊彝族自治縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、廣西柳州市城中區(qū)、常德市澧縣、信陽市固始縣
漯河市源匯區(qū)、上海市閔行區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、廣西南寧市隆安縣、茂名市信宜市、楚雄南華縣、金昌市永昌縣
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貴陽市修文縣、婁底市漣源市、淄博市周村區(qū)、忻州市靜樂縣、哈爾濱市平房區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)
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白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、迪慶德欽縣、內(nèi)江市隆昌市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、廣西玉林市北流市、重慶市石柱土家族自治縣、濟(jì)寧市嘉祥縣、漳州市龍海區(qū)
玉溪市新平彝族傣族自治縣、遼陽市燈塔市、眉山市彭山區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、達(dá)州市通川區(qū)、滁州市天長市、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、蘭州市西固區(qū)
宜昌市猇亭區(qū)、孝感市云夢縣、杭州市富陽區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、湘西州保靖縣、韶關(guān)市武江區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、陽泉市盂縣、甘南合作市、樂山市沙灣區(qū)
吉安市安?？h、慶陽市環(huán)縣、吉林市磐石市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、朝陽市北票市、廣西河池市巴馬瑤族自治縣
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)
永州市新田縣、齊齊哈爾市克東縣、福州市連江縣、呂梁市汾陽市、聊城市臨清市、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、長沙市天心區(qū)、商丘市梁園區(qū)、大連市沙河口區(qū)、云浮市郁南縣
盤錦市盤山縣、廣西南寧市橫州市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、遂寧市船山區(qū)、金昌市金川區(qū)、肇慶市高要區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、宿州市碭山縣、伊春市金林區(qū)
上海市嘉定區(qū)、廣西百色市田林縣、安康市紫陽縣、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、濟(jì)寧市嘉祥縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、巴中市平昌縣
杭州市富陽區(qū)、牡丹江市陽明區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、攀枝花市東區(qū)、廣西河池市南丹縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、鹽城市響水縣、邵陽市大祥區(qū)
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咸寧市嘉魚縣、紅河蒙自市、深圳市龍華區(qū)、贛州市信豐縣、蘇州市相城區(qū)、安順市普定縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、阜陽市界首市、大同市平城區(qū)
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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
株洲市荷塘區(qū)、黔南惠水縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、吉林市蛟河市、曲靖市會(huì)澤縣、涼山普格縣
濟(jì)南市歷城區(qū)、延安市志丹縣、長治市潞城區(qū)、綏化市蘭西縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
西安市高陵區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、陽江市陽東區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、宣城市涇縣、蚌埠市淮上區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)
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(qiáng)開源模型。
千問3是國內(nèi)首個(gè)混合推理模型，性能更高的同時(shí)成本大幅下降，其總參數(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機(jī)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)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(yàn)。其中，Qwen3把各個(gè)MCP都調(diào)用成功了，但別的模型失敗居多。他對(duì)界面新聞表示，從R1到千問3，工具調(diào)用能力已經(jīng)進(jìn)步了非常多。
Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對(duì)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(gè)強(qiáng)健的Agent系統(tǒng)對(duì)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(duì)話中的隱含意圖和模糊表達(dá)，把復(fù)雜目標(biāo)拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時(shí)，這個(gè)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(diǎn)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(diǎn)?？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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)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(qiáng)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(shí)現(xiàn)高效的手機(jī)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(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí)，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(huì)促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅(jiān)定開源路線，多版本模型同時(shí)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(shí)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(dá)到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因?yàn)樗星?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(jìn)行不同程度的思考，靈活滿足AI應(yīng)用和不同場景對(duì)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(huì)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(tuán)隊(duì)可以把更多資源和精力投入到市場和用戶需求痛點(diǎn)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?yàn)殚_源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn)，已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因?yàn)榛Ｐ偷馁|(zhì)量決定了后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的上限。
阿里云走到第16個(gè)年頭，全面重構(gòu)了一個(gè)從底層硬件到計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺(tái)的全棧技術(shù)架構(gòu)體系，是亞太第一的云計(jì)算平臺(tái)；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(shí)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(jìn)，背后其實(shí)是整個(gè)云計(jì)算和數(shù)據(jù)、工程平臺(tái)的全面配合和升級(jí)。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(tái)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(gè)能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)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(qiáng)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(dòng)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(dòng)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(diǎn)非常難能可貴，這實(shí)際上是認(rèn)可中國大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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