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運城市平陸縣、綏化市北林區(qū)、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、杭州市上城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、襄陽市襄州區(qū)、宜賓市南溪區(qū)、濰坊市昌樂縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)
十堰市竹山縣、茂名市信宜市、東莞市道滘鎮(zhèn)、駐馬店市確山縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、焦作市修武縣
楚雄楚雄市、廣西柳州市鹿寨縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、金華市磐安縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、上饒市余干縣、晉城市陽城縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、中山市港口鎮(zhèn)
孝感市大悟縣、運城市夏縣、中山市東升鎮(zhèn)、錦州市太和區(qū)、安陽市殷都區(qū)、三門峽市義馬市、綏化市肇東市、呂梁市興縣、無錫市梁溪區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市
巴中市通江縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、文山富寧縣、西寧市大通回族土族自治縣、張掖市民樂縣
杭州市富陽區(qū)、安陽市文峰區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、泉州市德化縣、重慶市潼南區(qū)、三門峽市靈寶市、廣安市前鋒區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、恩施州建始縣
德州市禹城市、天津市西青區(qū)、贛州市信豐縣、湛江市坡頭區(qū)、合肥市包河區(qū)、莆田市城廂區(qū)、淄博市高青縣、重慶市北碚區(qū)
葫蘆島市興城市、撫州市廣昌縣、北京市門頭溝區(qū)、紅河彌勒市、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、隴南市文縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、平頂山市新華區(qū)
甘孜康定市、連云港市東??h、亳州市譙城區(qū)、北京市平谷區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、太原市杏花嶺區(qū)、金華市婺城區(qū)、成都市青白江區(qū)、西安市新城區(qū)、溫州市瑞安市
十堰市竹溪縣、運城市萬榮縣、哈爾濱市松北區(qū)、焦作市中站區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、泉州市泉港區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、濱州市無棣縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、駐馬店市上蔡縣、朔州市平魯區(qū)、洛陽市洛寧縣、丹東市振安區(qū)、黃石市下陸區(qū)
新鄉(xiāng)市延津縣、開封市通許縣、陽江市陽春市、臨沂市臨沭縣、開封市鼓樓區(qū)、青島市黃島區(qū)
鶴崗市工農(nóng)區(qū)、達(dá)州市萬源市、咸寧市通山縣、亳州市渦陽縣、廈門市翔安區(qū)、煙臺市萊州市、西寧市城東區(qū)、吉林市蛟河市、連云港市東??h
隴南市康縣、紅河綠春縣、湖州市南潯區(qū)、咸陽市彬州市、淮北市杜集區(qū)、哈爾濱市平房區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、牡丹江市愛民區(qū)
廣西貴港市平南縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、云浮市云城區(qū)、張掖市民樂縣、平?jīng)鍪星f浪縣、文昌市東路鎮(zhèn)、東方市三家鎮(zhèn)
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宜賓市興文縣、上海市嘉定區(qū)、湛江市吳川市、信陽市浉河區(qū)、撫順市撫順縣、果洛甘德縣
常德市武陵區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、曲靖市沾益區(qū)、達(dá)州市萬源市、昭通市永善縣
懷化市洪江市、陽江市江城區(qū)、??谑协偵絽^(qū)、錦州市凌海市、海口市美蘭區(qū)、宜春市袁州區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣
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北京市平谷區(qū)、葫蘆島市龍港區(qū)、濟(jì)南市歷下區(qū)、懷化市辰溪縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、廣西百色市那坡縣
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信陽市潢川縣、成都市雙流區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、上海市長寧區(qū)、北京市順義區(qū)、上饒市鉛山縣、濰坊市昌邑市
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阿里發(fā)布最強(qiáng)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(qiáng)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(jìn)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(xì)、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(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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(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(qiáng),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(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)議開源,并首次支持119多種語言,全球開發(fā)者、研究機(jī)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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