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黃岡市黃州區(qū)、重慶市大足區(qū)、巴中市巴州區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、內蒙古赤峰市寧城縣、上饒市橫峰縣、朝陽市凌源市、重慶市南岸區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
廣西欽州市靈山縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、廣西桂林市資源縣、大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、樂山市沙灣區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、?？谑协偵絽^(qū)、洛陽市伊川縣
廣西梧州市藤縣、延邊和龍市、寧夏石嘴山市平羅縣、廣州市黃埔區(qū)、亳州市蒙城縣、恩施州巴東縣
南充市蓬安縣、聊城市冠縣、四平市梨樹縣、宿遷市宿豫區(qū)、晉中市昔陽縣、衡陽市耒陽市、江門市蓬江區(qū)、鷹潭市貴溪市、海南貴德縣
沈陽市遼中區(qū)、九江市瑞昌市、六盤水市鐘山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、廣西來賓市武宣縣、日照市莒縣
通化市柳河縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、哈爾濱市尚志市、廣州市荔灣區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、宿州市靈璧縣、贛州市贛縣區(qū)、貴陽市修文縣、沈陽市鐵西區(qū)、莆田市荔城區(qū)
成都市武侯區(qū)、陽泉市平定縣、內蒙古錫林郭勒盟正藍旗、通化市二道江區(qū)、濟南市天橋區(qū)、蘭州市皋蘭縣、菏澤市巨野縣、甘孜鄉(xiāng)城縣
南充市蓬安縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、聊城市莘縣、宜昌市猇亭區(qū)、株洲市天元區(qū)、西寧市城北區(qū)、寧夏固原市彭陽縣、內蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、紹興市上虞區(qū)
黃山市黃山區(qū)、安陽市內黃縣、甘孜白玉縣、寶雞市眉縣、廣西桂林市靈川縣、德陽市中江縣、益陽市南縣、泉州市洛江區(qū)、襄陽市老河口市、黑河市愛輝區(qū)
寧夏固原市彭陽縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市封丘縣、永州市江華瑤族自治縣、深圳市光明區(qū)、臺州市天臺縣、南陽市西峽縣、內蒙古通遼市科爾沁區(qū)
屯昌縣南坤鎮(zhèn)、南昌市新建區(qū)、平頂山市寶豐縣、廣西桂林市灌陽縣、吉林市舒蘭市、濟寧市汶上縣、揚州市邗江區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
杭州市江干區(qū)、江門市蓬江區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、孝感市云夢縣、天津市河西區(qū)、洛陽市伊川縣、涼山昭覺縣、岳陽市臨湘市
九江市都昌縣、東莞市東城街道、楚雄元謀縣、廈門市同安區(qū)、廣西崇左市大新縣、廣西崇左市扶綏縣
蘇州市張家港市、昭通市昭陽區(qū)、撫州市資溪縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、蘭州市安寧區(qū)、廈門市集美區(qū)
臨高縣臨城鎮(zhèn)、廣安市武勝縣、南昌市青山湖區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、吉安市新干縣、內江市資中縣
果洛瑪多縣、黔東南從江縣、廣西欽州市欽南區(qū)、西安市臨潼區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、焦作市沁陽市、泉州市豐澤區(qū)、長治市屯留區(qū)、遂寧市大英縣、株洲市天元區(qū)
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汕頭市澄海區(qū)、咸陽市乾縣、漯河市舞陽縣、寧夏石嘴山市平羅縣、嘉峪關市峪泉鎮(zhèn)、安陽市林州市、漳州市華安縣、臨夏臨夏市
內江市東興區(qū)、重慶市武隆區(qū)、鞍山市海城市、東莞市莞城街道、洛陽市新安縣、重慶市墊江縣、威海市榮成市、上饒市廣信區(qū)
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黔南惠水縣、楚雄永仁縣、內蒙古赤峰市巴林右旗、大理云龍縣、貴陽市白云區(qū)、榆林市府谷縣、蚌埠市懷遠縣、肇慶市封開縣、延邊龍井市
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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)新的設計及訓練。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、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，憑經驗或直覺快速作答，面對復雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復雜的機制，相當于模型要學習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，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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，總參數(shù)量235B，激活僅需22B。Qwen3預訓練數(shù)據量達36T ，并在后訓練階段多輪強化學習，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、工具調用、多語言能力等方面均大幅增強，即創(chuàng)下所有國產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，刷新開源紀錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中，Qwen3突破70分大關，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調用工具的門檻。
同時，Qwen3原生支持MCP協(xié)議，并具備工具調用（function calling）能力，結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復雜性，實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務。
據界面新聞了解，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用Qwen3的API服務。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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