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東莞市黃江鎮(zhèn)、長春市榆樹市、淮安市清江浦區(qū)、撫州市南豐縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、廣西河池市宜州區(qū)、咸寧市崇陽縣
延邊敦化市、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、濟(jì)南市天橋區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、九江市修水縣
通化市通化縣、涼山喜德縣、黔南荔波縣、雞西市梨樹區(qū)、西安市藍(lán)田縣、福州市福清市
南陽市唐河縣、大理大理市、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、漢中市漢臺區(qū)、紅河紅河縣、廣西賀州市昭平縣
紅河建水縣、棗莊市山亭區(qū)、黔東南麻江縣、北京市順義區(qū)、常州市武進(jìn)區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、安陽市龍安區(qū)
衡陽市衡山縣、淮北市濉溪縣、上海市青浦區(qū)、泉州市洛江區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、甘南迭部縣
瓊海市會山鎮(zhèn)、曲靖市宣威市、朔州市右玉縣、濰坊市安丘市、吉安市遂川縣、撫順市東洲區(qū)、北京市大興區(qū)、朔州市朔城區(qū)、渭南市富平縣、玉樹稱多縣
衡陽市石鼓區(qū)、臺州市黃巖區(qū)、榆林市清澗縣、雅安市名山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、吉安市永豐縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、西寧市城西區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
贛州市上猶縣、臨汾市古縣、郴州市安仁縣、玉溪市易門縣、南平市松溪縣、玉溪市峨山彝族自治縣、漢中市留壩縣、臨汾市侯馬市、隨州市廣水市、溫州市龍港市
西安市鄠邑區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、三亞市吉陽區(qū)、茂名市高州市、贛州市尋烏縣、長沙市芙蓉區(qū)
信陽市平橋區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、海南貴南縣、懷化市芷江侗族自治縣、杭州市余杭區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、肇慶市四會市、西安市未央?yún)^(qū)
寶雞市岐山縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、岳陽市岳陽樓區(qū)、天水市麥積區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、六盤水市水城區(qū)、臨夏廣河縣
撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、天津市河西區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、臨夏廣河縣、太原市杏花嶺區(qū)
長沙市開福區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、廈門市思明區(qū)、寧德市柘榮縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、信陽市光山縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)
荊州市荊州區(qū)、德陽市中江縣、長治市武鄉(xiāng)縣、湖州市安吉縣、臨沂市平邑縣、隴南市西和縣、齊齊哈爾市龍江縣、棗莊市嶧城區(qū)、廣西貴港市桂平市
寧夏吳忠市利通區(qū)、渭南市蒲城縣、臺州市黃巖區(qū)、溫州市平陽縣、寶雞市千陽縣、湛江市吳川市、撫順市新賓滿族自治縣、儋州市那大鎮(zhèn)、楚雄牟定縣、成都市大邑縣
安慶市望江縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、渭南市澄城縣、濮陽市范縣、廣安市廣安區(qū)、渭南市蒲城縣、青島市即墨區(qū)、無錫市江陰市、成都市錦江區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
東莞市長安鎮(zhèn)、滁州市天長市、四平市公主嶺市、安康市旬陽市、丹東市鳳城市、駐馬店市驛城區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、廣西崇左市憑祥市、撫州市黎川縣
隴南市禮縣、松原市長嶺縣、三明市泰寧縣、雞西市恒山區(qū)、營口市大石橋市
焦作市中站區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、肇慶市德慶縣、遵義市正安縣、洛陽市宜陽縣
武漢市江夏區(qū)、亳州市蒙城縣、甘孜新龍縣、廣西桂林市平樂縣、鞍山市立山區(qū)、隴南市武都區(qū)、三門峽市靈寶市、西寧市湟源縣
九江市都昌縣、廣西玉林市福綿區(qū)、黃山市黟縣、安康市寧陜縣、鄂州市華容區(qū)、遵義市匯川區(qū)、齊齊哈爾市龍江縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、重慶市黔江區(qū)、吉安市青原區(qū)
岳陽市君山區(qū)、清遠(yuǎn)市佛岡縣、廣西桂林市象山區(qū)、漳州市龍文區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)、直轄縣潛江市、連云港市贛榆區(qū)、迪慶香格里拉市、吉林市磐石市、溫州市鹿城區(qū)
商丘市寧陵縣、五指山市毛陽、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、廣西防城港市防城區(qū)、天水市秦州區(qū)、濰坊市壽光市、廣西玉林市玉州區(qū)、江門市恩平市、甘孜爐霍縣
岳陽市君山區(qū)、上饒市信州區(qū)、忻州市定襄縣、龍巖市新羅區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、慶陽市鎮(zhèn)原縣、廣州市海珠區(qū)、大同市云岡區(qū)、宣城市寧國市
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
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西安市雁塔區(qū)、德州市武城縣、益陽市桃江縣、天津市北辰區(qū)、徐州市睢寧縣、無錫市新吳區(qū)、南平市浦城縣
漢中市南鄭區(qū)、普洱市思茅區(qū)、邵陽市洞口縣、廣西南寧市賓陽縣、宜昌市枝江市
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
永州市江華瑤族自治縣、長治市襄垣縣、贛州市石城縣、贛州市瑞金市、婁底市婁星區(qū)、三明市沙縣區(qū)
紅河元陽縣、三明市將樂縣、佛山市南海區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、商丘市柘城縣、益陽市安化縣、陽江市陽東區(qū)、榆林市榆陽區(qū)
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梅州市梅縣區(qū)、佳木斯市同江市、遼源市龍山區(qū)、延安市安塞區(qū)、貴陽市白云區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗
廣西北海市銀海區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、東營市東營區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、大同市天鎮(zhèn)縣、宜昌市夷陵區(qū)、佳木斯市郊區(qū)
潮州市湘橋區(qū)、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、潮州市饒平縣、麗水市云和縣、葫蘆島市綏中縣
昭通市綏江縣、南昌市進(jìn)賢縣、忻州市靜樂縣、青島市即墨區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、廣西貴港市桂平市、株洲市茶陵縣
儋州市光村鎮(zhèn)、株洲市醴陵市、滁州市明光市、常州市金壇區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、東方市板橋鎮(zhèn)、江門市鶴山市、東莞市樟木頭鎮(zhèn)
中山市中山港街道、鹽城市鹽都區(qū)、貴陽市修文縣、牡丹江市陽明區(qū)、成都市金堂縣、撫順市望花區(qū)、溫州市文成縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、延邊圖們市、南陽市淅川縣
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甘南夏河縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、十堰市張灣區(qū)、定西市臨洮縣、大慶市紅崗區(qū)、菏澤市鄆城縣、上海市徐匯區(qū)
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白銀市靖遠(yuǎn)縣、涼山喜德縣、長治市潞州區(qū)、聊城市臨清市、麗江市寧蒗彝族自治縣
汕尾市陸豐市、撫順市撫順縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、泉州市惠安縣、恩施州咸豐縣、徐州市泉山區(qū)
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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(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(dá)，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(jìn)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(dá)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(jìn)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(tuán)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(jìn)，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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