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池州市東至縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、泰州市高港區(qū)、成都市郫都區(qū)、湛江市廉江市、三亞市天涯區(qū)、滁州市天長市、大理賓川縣、運城市平陸縣、海東市互助土族自治縣
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、連云港市灌南縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、廣西來賓市象州縣、濰坊市昌樂縣、臨汾市蒲縣
晉城市沁水縣、五指山市番陽、九江市武寧縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、岳陽市平江縣、湖州市長興縣、青島市黃島區(qū)、晉中市和順縣、十堰市丹江口市
滁州市定遠縣、臨汾市大寧縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、漯河市舞陽縣、佳木斯市樺川縣、商丘市柘城縣、恩施州咸豐縣、運城市垣曲縣、宿遷市泗洪縣
成都市大邑縣、廣西百色市凌云縣、昆明市石林彝族自治縣、徐州市泉山區(qū)、廣安市岳池縣
蕪湖市南陵縣、深圳市坪山區(qū)、北京市延慶區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、懷化市新晃侗族自治縣
洛陽市瀍河回族區(qū)、佛山市禪城區(qū)、淮安市淮安區(qū)、煙臺市棲霞市、洛陽市孟津區(qū)、海北剛察縣、白銀市平川區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)
哈爾濱市南崗區(qū)、上海市嘉定區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、長沙市望城區(qū)、鶴崗市興山區(qū)
長春市德惠市、甘孜丹巴縣、十堰市張灣區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、中山市西區(qū)街道、周口市淮陽區(qū)、漳州市薌城區(qū)
太原市晉源區(qū)、黃石市下陸區(qū)、衢州市柯城區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、周口市西華縣
天水市麥積區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、九江市都昌縣、濱州市陽信縣、棗莊市市中區(qū)、延安市吳起縣、婁底市雙峰縣
重慶市豐都縣、淄博市張店區(qū)、綏化市明水縣、揭陽市惠來縣、黔東南黃平縣、阜陽市潁上縣、大同市廣靈縣
麗水市景寧畬族自治縣、開封市杞縣、宜賓市敘州區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、陽泉市盂縣
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)
白銀市景泰縣、煙臺市萊山區(qū)、寶雞市眉縣、五指山市番陽、貴陽市花溪區(qū)、龍巖市連城縣、泰安市新泰市
昭通市水富市、長春市農(nóng)安縣、聊城市東昌府區(qū)、梅州市豐順縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)
泰安市新泰市、儋州市木棠鎮(zhèn)、平?jīng)鍪腥A亭縣、咸陽市旬邑縣、天水市麥積區(qū)、蘭州市紅古區(qū)
東莞市東城街道、安康市平利縣、臨汾市侯馬市、成都市錦江區(qū)、郴州市資興市
吉安市萬安縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市虎林市、青島市市南區(qū)、樂山市沐川縣、洛陽市汝陽縣
昭通市大關(guān)縣、周口市項城市、無錫市錫山區(qū)、綏化市安達市、東營市河口區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、中山市西區(qū)街道、恩施州來鳳縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)
海西蒙古族都蘭縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、廣西南寧市上林縣、太原市尖草坪區(qū)、五指山市通什
青島市平度市、三門峽市湖濱區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、贛州市瑞金市、遼陽市宏偉區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、曲靖市羅平縣、樂山市沐川縣
清遠市清新區(qū)、廣西百色市西林縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、婁底市新化縣、達州市宣漢縣、鄭州市上街區(qū)、濟寧市梁山縣、貴陽市修文縣
日照市東港區(qū)、臨汾市堯都區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、永州市新田縣、九江市修水縣、保山市昌寧縣、上海市金山區(qū)、眉山市東坡區(qū)
渭南市合陽縣、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)
黔東南丹寨縣、深圳市福田區(qū)、成都市蒲江縣、文山麻栗坡縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、廣西百色市平果市
黔南甕安縣、甘孜丹巴縣、三亞市海棠區(qū)、長春市二道區(qū)、安康市漢濱區(qū)、婁底市雙峰縣、廣西柳州市柳南區(qū)
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伊春市鐵力市、安陽市滑縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、黔南羅甸縣、上饒市萬年縣
黔西南興仁市、黃山市歙縣、邵陽市新寧縣、岳陽市湘陰縣、牡丹江市陽明區(qū)、遵義市赤水市
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玉樹玉樹市、樂山市市中區(qū)、遵義市余慶縣、煙臺市牟平區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、寧德市周寧縣、河源市連平縣、安陽市內(nèi)黃縣
西安市藍田縣、湖州市德清縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、陽泉市平定縣、江門市開平市
寧夏中衛(wèi)市中寧縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、馬鞍山市花山區(qū)、昭通市水富市、紹興市上虞區(qū)、甘孜德格縣、漳州市云霄縣、聊城市東阿縣、撫州市南城縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)
九江市武寧縣、杭州市建德市、瓊海市潭門鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、榆林市清澗縣
大連市中山區(qū)、平頂山市郟縣、安康市白河縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、曲靖市陸良縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、池州市貴池區(qū)、大同市渾源縣、廣西桂林市荔浦市
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襄陽市棗陽市、忻州市繁峙縣、廣西桂林市永福縣、成都市簡陽市、新鄉(xiāng)市鳳泉區(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、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，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠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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