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南充市嘉陵區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、青島市黃島區(qū)、江門(mén)市臺(tái)山市、駐馬店市泌陽(yáng)縣、齊齊哈爾市泰來(lái)縣、北京市延慶區(qū)、麗水市松陽(yáng)縣、重慶市巫山縣、成都市金堂縣
昆明市五華區(qū)、荊州市松滋市、廣西桂林市資源縣、南充市高坪區(qū)、常德市武陵區(qū)、贛州市章貢區(qū)、金華市東陽(yáng)市、白銀市靖遠(yuǎn)縣、沈陽(yáng)市沈河區(qū)
鄭州市新鄭市、周口市商水縣、佳木斯市樺南縣、上饒市廣信區(qū)、漯河市郾城區(qū)
太原市晉源區(qū)、信陽(yáng)市平橋區(qū)、宜春市銅鼓縣、廣州市花都區(qū)、榆林市神木市、滁州市全椒縣、鄭州市二七區(qū)
大理祥云縣、白山市江源區(qū)、安康市寧陜縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、臺(tái)州市三門(mén)縣、五指山市南圣、廣西貴港市平南縣
隴南市文縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、涼山普格縣、惠州市惠陽(yáng)區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、泉州市豐澤區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣
廣州市白云區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、宜昌市宜都市、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、阜新市彰武縣、汕頭市龍湖區(qū)
太原市小店區(qū)、九江市潯陽(yáng)區(qū)、黃石市大冶市、黃南澤庫(kù)縣、廣州市越秀區(qū)、濰坊市青州市、太原市晉源區(qū)、寧波市奉化區(qū)、廣西賀州市昭平縣、哈爾濱市雙城區(qū)
衢州市開(kāi)化縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、攀枝花市東區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、揚(yáng)州市儀征市、海西蒙古族都蘭縣
畢節(jié)市納雍縣、衢州市常山縣、上海市浦東新區(qū)、溫州市蒼南縣、南充市營(yíng)山縣、贛州市興國(guó)縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、甘孜得榮縣、廣西桂林市陽(yáng)朔縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣
惠州市龍門(mén)縣、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、茂名市高州市、牡丹江市東安區(qū)、東營(yíng)市河口區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、泰州市海陵區(qū)、迪慶德欽縣、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣、七臺(tái)河市新興區(qū)
商洛市柞水縣、廣安市前鋒區(qū)、贛州市大余縣、周口市鄲城縣、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣
玉樹(shù)稱多縣、株洲市蘆淞區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、蘭州市城關(guān)區(qū)、晉中市榆次區(qū)、淮北市濉溪縣、黃石市下陸區(qū)
昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、云浮市云城區(qū)、貴陽(yáng)市白云區(qū)、昆明市盤(pán)龍區(qū)、黔東南凱里市、達(dá)州市大竹縣、廣西百色市樂(lè)業(yè)縣、楚雄祿豐市
漢中市留壩縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、臨汾市吉縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、天津市南開(kāi)區(qū)、重慶市云陽(yáng)縣、濟(jì)寧市梁山縣、延安市寶塔區(qū)
鄭州市中牟縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、鶴崗市蘿北縣、太原市晉源區(qū)、萬(wàn)寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)
定安縣定城鎮(zhèn)、杭州市富陽(yáng)區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、黃石市西塞山區(qū)、陽(yáng)泉市郊區(qū)、萬(wàn)寧市大茂鎮(zhèn)、長(zhǎng)治市黎城縣、寧德市壽寧縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、洛陽(yáng)市孟津區(qū)
九江市柴桑區(qū)、天水市張家川回族自治縣、福州市臺(tái)江區(qū)、湛江市廉江市、廣西崇左市扶綏縣、甘南夏河縣、廣西賀州市平桂區(qū)、文山富寧縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣
玉溪市澄江市、廣州市番禺區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、懷化市辰溪縣、襄陽(yáng)市襄城區(qū)、商丘市寧陵縣
泰州市靖江市、定西市臨洮縣、朔州市朔城區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、四平市雙遼市、濟(jì)寧市梁山縣、衢州市衢江區(qū)
濟(jì)南市萊蕪區(qū)、黔西南安龍縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、無(wú)錫市宜興市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、舟山市定海區(qū)、平頂山市葉縣、吉林市永吉縣
中山市南區(qū)街道、梅州市大埔縣、濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、溫州市泰順縣、張掖市肅南裕固族自治縣、衡陽(yáng)市衡南縣、咸寧市赤壁市、南昌市南昌縣、中山市中山港街道、昆明市石林彝族自治縣
溫州市鹿城區(qū)、鶴壁市?？h、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、保山市隆陽(yáng)區(qū)、海北海晏縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、雅安市寶興縣
伊春市友好區(qū)、北京市東城區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、南平市建甌市、贛州市會(huì)昌縣、廣安市武勝縣、十堰市房縣、平?jīng)鍪徐o寧縣
六盤(pán)水市鐘山區(qū)、寧波市北侖區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、平?jīng)鍪腥A亭縣、紅河瀘西縣、隴南市文縣、臨汾市汾西縣
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白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、內(nèi)江市東興區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、南昌市青云譜區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)
三門(mén)峽市陜州區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、三明市明溪縣、定安縣定城鎮(zhèn)、無(wú)錫市濱湖區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、綏化市肇東市、北京市通州區(qū)、樂(lè)山市峨邊彝族自治縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣
蚌埠市龍子湖區(qū)、南陽(yáng)市新野縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、伊春市豐林縣、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)
雞西市梨樹(shù)區(qū)、南京市高淳區(qū)、榆林市靖邊縣、江門(mén)市鶴山市、淮南市壽縣、商丘市寧陵縣、吉林市昌邑區(qū)
廣西南寧市馬山縣、樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、三明市沙縣區(qū)、西寧市湟源縣、文山文山市、東莞市常平鎮(zhèn)
馬鞍山市和縣、湘西州瀘溪縣、梅州市興寧市、臨夏和政縣、眉山市丹棱縣、湖州市安吉縣、合肥市廬江縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)
三門(mén)峽市陜州區(qū)、楚雄姚安縣、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、徐州市邳州市、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、重慶市南岸區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、海東市平安區(qū)
六安市金安區(qū)、茂名市茂南區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、駐馬店市上蔡縣、泰州市靖江市、贛州市寧都縣
懷化市溆浦縣、深圳市寶安區(qū)、株洲市石峰區(qū)、臨汾市吉縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、開(kāi)封市通許縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)
遂寧市安居區(qū)、贛州市尋烏縣、哈爾濱市延壽縣、松原市扶余市、麗水市縉云縣
武威市涼州區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、南平市建陽(yáng)區(qū)、咸陽(yáng)市興平市
濱州市無(wú)棣縣、廣西桂林市平樂(lè)縣、信陽(yáng)市息縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、宜春市上高縣、海西蒙古族都蘭縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
撫順市清原滿族自治縣、臨汾市古縣、黔南貴定縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、深圳市福田區(qū)、東莞市萬(wàn)江街道
瀘州市納溪區(qū)、衡陽(yáng)市衡陽(yáng)縣、錦州市黑山縣、成都市彭州市、六安市舒城縣、廣西桂林市陽(yáng)朔縣、莆田市仙游縣、贛州市瑞金市
內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、武漢市江岸區(qū)、重慶市巫山縣、周口市西華縣、湘西州古丈縣、濟(jì)寧市曲阜市、杭州市桐廬縣
德宏傣族景頗族自治州隴川縣、南昌市新建區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、遵義市匯川區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)源模型Qwen3，成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
4月29日凌晨，阿里巴巴開(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3，參數(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。Qwen3是國(guó)內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個(gè)模型，對(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)復(fù)雜問(wèn)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(gè)模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計(jì)及訓(xùn)練。目前，熱門(mén)模型中只有千問(wèn)3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。
在“推理模式”下，模型會(huì)執(zhí)行更多中間步驟，如分解問(wèn)題、逐步推導(dǎo)、驗(yàn)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(huì)直接生成答案。同一個(gè)模型，可以完成“快思考”和“慢思考”，這類似于人類在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)快速作答，面對(duì)復(fù)雜難題時(shí)再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計(jì)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(gè)模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗(yàn)訓(xùn)練過(guò)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?yàn)?/span>如此，Qwen3在性能大幅提升的同時(shí)，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(wú)縫整合到思考模型中。
評(píng)測(cè)顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)產(chǎn)模型及全球開(kāi)源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開(kāi)源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)中，Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時(shí)，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(kāi)源模型SOTA（最佳性能）：Qwen3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，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(shí)現(xiàn)同樣的高性能，如32B版本的Qwen3模型可跨級(jí)超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3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，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(mén)檻。
同時(shí)，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(shí)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺(tái)下載模型并商用，也可以通過(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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