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甘孜石渠縣、常德市津市市、萬寧市長豐鎮(zhèn)、雞西市雞東縣、永州市江華瑤族自治縣、南昌市西湖區(qū)、蘭州市永登縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
內蒙古烏蘭察布市商都縣、洛陽市偃師區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、濰坊市高密市、綏化市蘭西縣、海西蒙古族都蘭縣
南陽市方城縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、三門峽市陜州區(qū)、茂名市化州市、棗莊市山亭區(qū)
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、平頂山市葉縣、牡丹江市海林市、臺州市溫嶺市、蘭州市紅古區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、衡陽市耒陽市、蘭州市安寧區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)
內蒙古呼和浩特市托克托縣、吉林市豐滿區(qū)、海南貴德縣、重慶市秀山縣、溫州市永嘉縣、運城市新絳縣、昭通市巧家縣、焦作市武陟縣、畢節(jié)市七星關區(qū)、眉山市彭山區(qū)
邵陽市綏寧縣、黑河市愛輝區(qū)、忻州市原平市、黔南甕安縣、常德市臨澧縣、內蒙古烏蘭察布市興和縣、馬鞍山市當涂縣、臨滄市永德縣
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內蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、黔西南安龍縣、紅河開遠市、吉林市樺甸市、茂名市高州市、龍巖市永定區(qū)、鄭州市鞏義市、信陽市光山縣、四平市雙遼市
成都市武侯區(qū)、??谑旋埲A區(qū)、呂梁市交口縣、咸陽市楊陵區(qū)、七臺河市新興區(qū)、甘孜新龍縣
大理祥云縣、潮州市潮安區(qū)、玉樹曲麻萊縣、滁州市鳳陽縣、龍巖市永定區(qū)
永州市零陵區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、呂梁市方山縣、河源市連平縣、贛州市會昌縣、佛山市三水區(qū)、成都市邛崍市、曲靖市沾益區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、黔東南黎平縣
樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、廣西北海市合浦縣、安慶市宿松縣、金華市義烏市、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、菏澤市巨野縣、新余市分宜縣
長治市沁源縣、泉州市石獅市、臨沂市平邑縣、咸陽市楊陵區(qū)、阜新市清河門區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)
中山市板芙鎮(zhèn)、北京市懷柔區(qū)、濱州市惠民縣、常德市澧縣、長春市朝陽區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)、遼陽市燈塔市、東莞市東坑鎮(zhèn)
邵陽市新邵縣、黃山市黟縣、萬寧市和樂鎮(zhèn)、迪慶香格里拉市、長沙市瀏陽市、遼陽市弓長嶺區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
昭通市彝良縣、陽泉市盂縣、杭州市江干區(qū)、嘉興市平湖市、濟南市天橋區(qū)、安慶市望江縣、韶關市翁源縣
內蒙古通遼市奈曼旗、黑河市遜克縣、忻州市神池縣、鶴壁市淇濱區(qū)、東莞市南城街道、寧德市屏南縣、營口市鲅魚圈區(qū)、宜賓市珙縣
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隴南市西和縣、漢中市寧強縣、渭南市臨渭區(qū)、北京市西城區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、沈陽市新民市
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更低成本更高性能,阿里千問3引爆新一輪AI應用熱潮?|界面新聞
4月29日凌晨,阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3(簡稱千問3),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。

千問3是國內首個混合推理模型,性能更高的同時成本大幅下降,其總參數(shù)為235B,僅為R1的三分之一。有機構測算,部署R1需16張H20芯片,而滿血版千問3僅需4張,成本大降75%。
更重要的是,千問3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,千問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調用工具的門檻,或將引發(fā)新一輪AI應用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產品負責人馮雷(橘子)在社交媒體上發(fā)布了他的測試體驗。其中,Qwen3把各個MCP都調用成功了,但別的模型失敗居多。他對界面新聞表示,從R1到千問3,工具調用能力已經(jīng)進步了非常多。

Agent行業(yè)急需工具調用能力高的模型
Agent對模型能力的需求,取決于該 Agent 的任務復雜性和自治程度。
總體上,一個強健的Agent系統(tǒng)對底層模型的需求主要包括基礎語言理解與生成、工具使用與調用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡單來說,其需要準確理解指令和上下文以及多輪對話中的隱含意圖和模糊表達,把復雜目標拆成子任務、按序執(zhí)行。同時,這個系統(tǒng)還要理解和調用外部工具的流程,并執(zhí)行API調用。
在Platform Thinking主理人、前知乎 COO張寧看來,目前Agent行業(yè)在底層模型上面臨的痛點就是真正好工具調用能力的模型不多。
從千問3的性能和測試表現(xiàn)來看,阿里方面正在著力解決底層模型工具調用能力不足的痛點??梢栽谒伎己头撬伎寄J较戮_集成外部工具,在復雜的基于代理的任務中在開源模型中表現(xiàn)領先。
在評估模型Agent能力的BFCL評測中,千問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調用工具的門檻。

千問3原生支持MCP協(xié)議,并具備強大的工具調用(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。開發(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,快速開發(fā)一個帶有設定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時,千問3在基礎語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應用行業(yè)調用模型的成本更低,調用更方便,這勢必會促進更多新Agent以及AI應用的涌現(xiàn)。
堅定開源路線,多版本模型同時推出
千問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3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,激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能;千問3的稠密模型性能繼續(xù)突破, Qwen3-4B 這樣的小模型也能達到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因為所有千問3模型都是混合推理模型,API可按需設置“思考預算”(即預期最大深度思考的tokens數(shù)量),進行不同程度的思考,靈活滿足AI應用和不同場景對性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型,這勢必會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隊可以把更多資源和精力投入到市場和用戶需求痛點的挖掘上,以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應用。
在馮雷看來,Qwen 系列模型,因為開源、小巧、好微調的特點,已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學習研究也都依賴Qwen 系列的高質量基座,因為基座模型的質量決定了后續(xù)強化學習的上限。

阿里云走到第16個年頭,全面重構了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)處理、模型訓練和推理平臺的全棧技術架構體系,是亞太第一的云計算平臺;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稱,大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓練還是推理,大模型的每一次突破,表面看是模型能力演進,背后其實是整個云計算和數(shù)據(jù)、工程平臺的全面配合和升級。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X上稱,下周,Grok 3.5 早期測試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個能夠準確回答有關火箭發(fā)動機或電化學技術問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國際上同樣有較高的關注度。
清華大學人工智能研究院常務副院長、歐洲人文和自然科學院外籍院士孫茂松表示,近年來在人工智能領域尤其是大模型的發(fā)展上,發(fā)出了很強烈的中國的聲音,DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產品極大推動了國內大模型的開源路線,這無疑為緩解技術壟斷,推動技術平權,提升人工智能的普惠性,無疑具有十分重要的作用。
目前,海內外開源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬,超越Llama系列衍生模型,通義千問Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開源大模型榜單,排名前十的開源大模型全部是基于通義千問Qwen開源模型二次開發(fā)的衍生模型。
孫茂松認為,這意味著中國的大模型的文化在國際上得到了認可,這是在文化層面有某種扭轉,外界看來似乎“漫不經(jīng)心”,但這一點非常難能可貴,這實際上是認可中國大模型的發(fā)展和技術。
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