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朝陽(yáng)市龍城區(qū)、臨夏康樂(lè)縣、株洲市天元區(qū)、貴陽(yáng)市云巖區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)
揚(yáng)州市廣陵區(qū)、德州市禹城市、衢州市柯城區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、隨州市曾都區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)
撫州市黎川縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市、九江市濂溪區(qū)、吉林市豐滿區(qū)
汕頭市潮陽(yáng)區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、淄博市張店區(qū)、楚雄元謀縣、廣西柳州市柳南區(qū)
重慶市南岸區(qū)、銅仁市石阡縣、開(kāi)封市龍亭區(qū)、湛江市遂溪縣、營(yíng)口市西市區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、遵義市桐梓縣、三明市清流縣
濟(jì)源市市轄區(qū)、紅河元陽(yáng)縣、長(zhǎng)春市二道區(qū)、襄陽(yáng)市宜城市、大慶市林甸縣、懷化市新晃侗族自治縣、襄陽(yáng)市谷城縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、東營(yíng)市利津縣、漳州市詔安縣
定安縣龍河鎮(zhèn)、臨夏永靖縣、甘孜瀘定縣、湘潭市湘潭縣、阜陽(yáng)市界首市、廣西南寧市興寧區(qū)、重慶市綦江區(qū)
東莞市清溪鎮(zhèn)、酒泉市玉門市、南昌市南昌縣、鄭州市二七區(qū)、雅安市寶興縣、運(yùn)城市新絳縣、五指山市水滿、泰州市高港區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市
滁州市鳳陽(yáng)縣、黃山市歙縣、臨夏康樂(lè)縣、阜陽(yáng)市潁州區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、阜陽(yáng)市臨泉縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市英德市
新鄉(xiāng)市原陽(yáng)縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、焦作市武陟縣、大慶市薩爾圖區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、德州市禹城市、清遠(yuǎn)市佛岡縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗
懷化市芷江侗族自治縣、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、吉安市遂川縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、安陽(yáng)市殷都區(qū)、龍巖市武平縣、蕪湖市灣沚區(qū)、許昌市襄城縣
黃岡市羅田縣、懷化市會(huì)同縣、臨夏和政縣、畢節(jié)市金沙縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)、瓊海市萬(wàn)泉鎮(zhèn)、西安市閻良區(qū)
新余市分宜縣、廣西百色市德保縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、合肥市巢湖市、贛州市興國(guó)縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、十堰市張灣區(qū)、呂梁市汾陽(yáng)市、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)
金華市武義縣、佛山市順德區(qū)、定西市岷縣、楚雄牟定縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)
寧夏固原市彭陽(yáng)縣、濟(jì)南市平陰縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、贛州市南康區(qū)、遼陽(yáng)市白塔區(qū)
成都市郫都區(qū)、益陽(yáng)市沅江市、安慶市岳西縣、六安市舒城縣、定安縣定城鎮(zhèn)、武威市天祝藏族自治縣、鶴壁市淇縣、伊春市南岔縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)
銅仁市思南縣、寧德市壽寧縣、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、福州市倉(cāng)山區(qū)、寧波市象山縣
貴陽(yáng)市息烽縣、鄭州市金水區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、遼源市東遼縣、大連市莊河市、泉州市南安市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、宣城市績(jī)溪縣、韶關(guān)市翁源縣、貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣
商丘市寧陵縣、臨夏永靖縣、泰州市海陵區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、齊齊哈爾市建華區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、開(kāi)封市鼓樓區(qū)、眉山市東坡區(qū)、安陽(yáng)市殷都區(qū)
遼源市西安區(qū)、廣西桂林市興安縣、曲靖市沾益區(qū)、泉州市南安市、寧夏銀川市靈武市
樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、安康市漢濱區(qū)、廣西桂林市平樂(lè)縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、呂梁市離石區(qū)
遼源市東豐縣、自貢市貢井區(qū)、許昌市禹州市、商洛市丹鳳縣、眉山市丹棱縣、甘孜新龍縣
泉州市德化縣、荊門市東寶區(qū)、恩施州巴東縣、天津市河西區(qū)、甘孜理塘縣
郴州市臨武縣、廣西百色市德保縣、肇慶市懷集縣、南充市嘉陵區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽(yáng)縣
茂名市茂南區(qū)、白山市撫松縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、黔東南三穗縣、蕪湖市南陵縣、樂(lè)東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、上海市嘉定區(qū)、黔西南貞豐縣、昭通市昭陽(yáng)區(qū)
景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、湘潭市湘潭縣、渭南市富平縣
文山硯山縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、鹽城市東臺(tái)市、贛州市全南縣、三門峽市義馬市、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、重慶市涪陵區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、晉中市昔陽(yáng)縣
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武威市天祝藏族自治縣、咸陽(yáng)市三原縣、南京市棲霞區(qū)、鐵嶺市鐵嶺縣、鶴崗市興山區(qū)、涼山會(huì)東縣、蘇州市吳中區(qū)、伊春市湯旺縣
三門峽市陜州區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、泉州市金門縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、大慶市大同區(qū)、常德市漢壽縣、定西市漳縣、涼山寧南縣
曲靖市沾益區(qū)、臨汾市古縣、大同市云岡區(qū)、重慶市巫溪縣、雅安市滎經(jīng)縣、呂梁市石樓縣
云浮市羅定市、遼陽(yáng)市文圣區(qū)、南充市高坪區(qū)、白山市靖宇縣、深圳市坪山區(qū)、北京市昌平區(qū)
周口市項(xiàng)城市、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、東莞市石排鎮(zhèn)、阜陽(yáng)市阜南縣、黔南荔波縣、重慶市渝北區(qū)、東營(yíng)市利津縣、白山市撫松縣、焦作市解放區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
黃岡市紅安縣、普洱市思茅區(qū)、東莞市長(zhǎng)安鎮(zhèn)、資陽(yáng)市安岳縣、臺(tái)州市臨海市、廣州市白云區(qū)、宜春市豐城市
臺(tái)州市三門縣、許昌市長(zhǎng)葛市、酒泉市金塔縣、揭陽(yáng)市榕城區(qū)、雅安市蘆山縣、黔南荔波縣、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)
馬鞍山市雨山區(qū)、白山市江源區(qū)、眉山市丹棱縣、許昌市建安區(qū)、漳州市平和縣、南平市武夷山市
黔南長(zhǎng)順縣、泰州市姜堰區(qū)、鄭州市上街區(qū)、黑河市五大連池市、錦州市黑山縣、贛州市于都縣、襄陽(yáng)市保康縣、梅州市蕉嶺縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣
南陽(yáng)市桐柏縣、郴州市北湖區(qū)、衢州市江山市、咸寧市咸安區(qū)、呂梁市臨縣、菏澤市鄆城縣、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、日照市五蓮縣
忻州市五臺(tái)縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)、廣西百色市平果市、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣
廣西崇左市天等縣、福州市鼓樓區(qū)、黃石市陽(yáng)新縣、隴南市文縣、駐馬店市正陽(yáng)縣、宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣
徐州市鼓樓區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市、運(yùn)城市絳縣、重慶市云陽(yáng)縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、六安市葉集區(qū)
襄陽(yáng)市谷城縣、日照市莒縣、五指山市毛陽(yáng)、運(yùn)城市稷山縣、平頂山市舞鋼市、聊城市冠縣
長(zhǎng)沙市天心區(qū)、天水市秦安縣、廣西南寧市馬山縣、宣城市郎溪縣、長(zhǎng)春市二道區(qū)、五指山市毛道、南陽(yáng)市桐柏縣
營(yíng)口市大石橋市、雞西市虎林市、嘉興市南湖區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、四平市公主嶺市、濱州市博興縣、臨沂市臨沭縣
重慶市云陽(yáng)縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、漢中市佛坪縣、雅安市寶興縣、武漢市青山區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、濟(jì)南市天橋區(qū)、宜賓市江安縣、懷化市鶴城區(qū)
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亳州市渦陽(yáng)縣、臺(tái)州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、黔南福泉市、紹興市越城區(qū)、西寧市湟中區(qū)、忻州市定襄縣、東莞市莞城街道、濰坊市青州市、吉林市舒蘭市
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更低成本更高性能,阿里千問(wèn)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3(簡(jiǎn)稱千問(wèn)3),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。

千問(wèn)3是國(guó)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(cè)算,部署R1需16張H20芯片,而滿血版千問(wèn)3僅需4張,成本大降75%。
更重要的是,千問(wèn)3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,千問(wèn)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(cè)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(wèn)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(yǔ)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō),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(lái),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(wèn)3的性能和測(cè)試表現(xiàn)來(lái)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(kāi)源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)中,千問(wèn)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(wèn)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(kāi)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(kāi)發(fā)一個(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫(kù)RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí),千問(wèn)3在基礎(chǔ)語(yǔ)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(shì)必會(huì)促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅(jiān)定開(kāi)源路線,多版本模型同時(shí)推出
千問(wèn)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(wèn)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(wèn)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?wèn)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(chǎng)景對(duì)性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開(kāi)發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型,這勢(shì)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(chǎng)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(lái),Qwen 系列模型,因?yàn)殚_(kāi)源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn),已經(jīng)成為很多開(kāi)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(wú)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(cè)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(wèn)題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國(guó)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(zhǎng)、歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士孫茂松表示,近年來(lái)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(guó)的聲音,DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問(wèn)的系列開(kāi)源產(chǎn)品極大推動(dòng)了國(guó)內(nèi)大模型的開(kāi)源路線,這無(wú)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(wú)疑具有十分重要的作用。
目前,海內(nèi)外開(kāi)源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬(wàn),超越Llama系列衍生模型,通義千問(wèn)Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語(yǔ)言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開(kāi)源大模型榜單,排名前十的開(kāi)源大模型全部是基于通義千問(wèn)Qwen開(kāi)源模型二次開(kāi)發(fā)的衍生模型。
孫茂松認(rèn)為,這意味著中國(guó)的大模型的文化在國(guó)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(lái)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(guó)大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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