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盤錦市盤山縣、廣西南寧市橫州市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、遂寧市船山區(qū)、金昌市金川區(qū)、肇慶市高要區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、宿州市碭山縣、伊春市金林區(qū)
五指山市水滿、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、新鄉(xiāng)市長垣市、岳陽市華容縣、揚(yáng)州市江都區(qū)、延安市子長市、張掖市民樂縣、北京市延慶區(qū)、涼山美姑縣
大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、哈爾濱市松北區(qū)、安順市普定縣、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、齊齊哈爾市依安縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、酒泉市玉門市、哈爾濱市延壽縣、長沙市望城區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、黔南羅甸縣、上饒市玉山縣、南充市順慶區(qū)、涼山會理市、濟(jì)南市平陰縣
茂名市茂南區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、商丘市永城市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、洛陽市孟津區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)
?？谑协偵絽^(qū)、梅州市梅江區(qū)、黃南同仁市、昭通市魯?shù)榭h、南平市政和縣、蘭州市皋蘭縣、大連市甘井子區(qū)、運(yùn)城市萬榮縣、濟(jì)南市長清區(qū)、雞西市麻山區(qū)
漢中市城固縣、贛州市龍南市、吉林市船營區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、運(yùn)城市河津市、廣西桂林市靈川縣、重慶市合川區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、延安市志丹縣、蕪湖市南陵縣
隴南市成縣、雞西市虎林市、荊州市江陵縣、贛州市于都縣、三明市將樂縣
玉溪市紅塔區(qū)、延邊汪清縣、瀘州市納溪區(qū)、九江市濂溪區(qū)、淄博市沂源縣
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、三沙市西沙區(qū)、南陽市鄧州市、淄博市桓臺縣、寧波市鄞州區(qū)、沈陽市法庫縣
上饒市鄱陽縣、重慶市石柱土家族自治縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、德州市齊河縣、日照市東港區(qū)、廣西百色市那坡縣、大同市廣靈縣、廣西欽州市欽南區(qū)、莆田市仙游縣
青島市即墨區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、重慶市璧山區(qū)、隴南市文縣
南平市光澤縣、宜昌市伍家崗區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、駐馬店市西平縣、廣西來賓市象州縣、運(yùn)城市芮城縣、甘南合作市、銅陵市銅官區(qū)
德州市禹城市、達(dá)州市開江縣、廣西梧州市藤縣、廣西梧州市長洲區(qū)、哈爾濱市尚志市、淮北市濉溪縣、吉安市萬安縣、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、寧波市余姚市、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、文山廣南縣、銅陵市銅官區(qū)、忻州市五臺縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、安順市普定縣
駐馬店市正陽縣、江門市鶴山市、濰坊市安丘市、大慶市龍鳳區(qū)、大連市旅順口區(qū)、臨夏和政縣、葫蘆島市連山區(qū)、丹東市振興區(qū)
寧德市福安市、九江市湖口縣、新鄉(xiāng)市延津縣、衢州市柯城區(qū)、天津市薊州區(qū)
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商丘市寧陵縣、雅安市石棉縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、重慶市九龍坡區(qū)
衡陽市耒陽市、蚌埠市五河縣、無錫市宜興市、玉溪市華寧縣、廣西南寧市馬山縣
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哈爾濱市道外區(qū)、宜春市奉新縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、文昌市重興鎮(zhèn)、淮安市淮陰區(qū)、黔南貴定縣
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平?jīng)鍪谐缧趴h、張掖市民樂縣、大連市旅順口區(qū)、甘南迭部縣、開封市祥符區(qū)、榆林市佳縣、曲靖市陸良縣、長治市武鄉(xiāng)縣
三明市永安市、珠海市斗門區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、遼源市東遼縣、商洛市柞水縣、六盤水市鐘山區(qū)、泰州市泰興市、北京市通州區(qū)
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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?dòng)浾?| 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(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(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(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單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對復(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(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(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(fèi)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(gè)人用戶可立即通過通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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