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三亞市吉陽區(qū)、銅陵市義安區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、岳陽市湘陰縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、海西蒙古族德令哈市、宜春市豐城市、九江市都昌縣
安康市白河縣、甘南卓尼縣、北京市門頭溝區(qū)、上海市普陀區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣
萬寧市南橋鎮(zhèn)、撫順市新?lián)釁^(qū)、上海市金山區(qū)、開封市杞縣、商洛市洛南縣
廣安市岳池縣、忻州市保德縣、上饒市德興市、銅仁市印江縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、吉林市豐滿區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣
重慶市銅梁區(qū)、遼源市東豐縣、郴州市安仁縣、丹東市元寶區(qū)、南充市高坪區(qū)、泉州市洛江區(qū)
金華市磐安縣、東方市東河鎮(zhèn)、周口市川匯區(qū)、西雙版納景洪市、南京市江寧區(qū)
重慶市九龍坡區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、淄博市高青縣、雞西市雞冠區(qū)
天津市河北區(qū)、曲靖市師宗縣、臨汾市翼城縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、深圳市龍崗區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、焦作市沁陽市、廣西防城港市上思縣
洛陽市嵩縣、湛江市坡頭區(qū)、綿陽市鹽亭縣、廣元市劍閣縣、贛州市于都縣、懷化市沅陵縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、南陽市西峽縣、臨汾市隰縣
舟山市定海區(qū)、延邊敦化市、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、洛陽市洛龍區(qū)、延安市黃龍縣、周口市鹿邑縣、溫州市龍灣區(qū)、樂山市市中區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、畢節(jié)市赫章縣
呂梁市孝義市、泰州市高港區(qū)、廣州市天河區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、遼源市西安區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣
本溪市桓仁滿族自治縣、海西蒙古族烏蘭縣、北京市懷柔區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、聊城市東阿縣、韶關(guān)市樂昌市、巴中市通江縣、臨汾市浮山縣、鶴崗市興山區(qū)
錦州市北鎮(zhèn)市、阜陽市太和縣、連云港市贛榆區(qū)、四平市雙遼市、煙臺(tái)市萊山區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、七臺(tái)河市桃山區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、商洛市柞水縣
莆田市仙游縣、長春市南關(guān)區(qū)、益陽市沅江市、海東市平安區(qū)、攀枝花市西區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、楚雄南華縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、贛州市大余縣
廣西桂林市龍勝各族自治縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、臨汾市大寧縣、周口市鄲城縣、武漢市漢南區(qū)、溫州市樂清市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)
焦作市解放區(qū)、遵義市桐梓縣、紅河建水縣、武漢市江岸區(qū)、紅河元陽縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、江門市蓬江區(qū)、宿州市泗縣、寶雞市扶風(fēng)縣
文昌市公坡鎮(zhèn)、阜陽市界首市、駐馬店市新蔡縣、孝感市孝昌縣、菏澤市牡丹區(qū)
達(dá)州市渠縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、伊春市大箐山縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、杭州市臨安區(qū)
黃山市祁門縣、達(dá)州市宣漢縣、懷化市芷江侗族自治縣、贛州市龍南市、儋州市光村鎮(zhèn)、甘南迭部縣、駐馬店市平輿縣、泰州市海陵區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市
大同市云岡區(qū)、開封市通許縣、北京市西城區(qū)、臨汾市曲沃縣、九江市湖口縣、晉中市祁縣、三明市明溪縣、梅州市蕉嶺縣、哈爾濱市平房區(qū)、韶關(guān)市武江區(qū)
信陽市商城縣、三明市三元區(qū)、文山富寧縣、上海市松江區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
煙臺(tái)市龍口市、廣西梧州市萬秀區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、宜賓市長寧縣、漢中市洋縣、雞西市雞東縣、遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、漢中市城固縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)
安康市紫陽縣、天津市靜海區(qū)、白銀市平川區(qū)、廣州市越秀區(qū)、泰州市靖江市
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、許昌市禹州市、南昌市南昌縣、撫州市黎川縣、廣西玉林市容縣
大同市廣靈縣、惠州市惠陽區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣、廣西南寧市江南區(qū)、南京市秦淮區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、臨汾市汾西縣、大連市沙河口區(qū)、湘西州瀘溪縣
合肥市包河區(qū)、綏化市綏棱縣、永州市江永縣、安康市紫陽縣、玉溪市峨山彝族自治縣、泉州市安溪縣、菏澤市定陶區(qū)
常德市津市市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、撫順市新賓滿族自治縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、昆明市安寧市、泉州市南安市
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成都市蒲江縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、泉州市洛江區(qū)、宜春市袁州區(qū)、南京市六合區(qū)、威海市文登區(qū)、呂梁市方山縣、郴州市安仁縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
贛州市尋烏縣、遵義市余慶縣、江門市蓬江區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、蘇州市常熟市、大同市平城區(qū)、宜昌市長陽土家族自治縣、錦州市古塔區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)
成都市蒲江縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、青島市黃島區(qū)、惠州市博羅縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、焦作市中站區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、五指山市毛陽、廣西玉林市博白縣
濰坊市坊子區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、慶陽市慶城縣、寧夏吳忠市鹽池縣、上饒市廣信區(qū)
東莞市石龍鎮(zhèn)、焦作市溫縣、大慶市林甸縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、中山市橫欄鎮(zhèn)、常德市武陵區(qū)
黔南長順縣、杭州市江干區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、安慶市宜秀區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、天水市武山縣、廣西百色市那坡縣
宜昌市夷陵區(qū)、湛江市霞山區(qū)、九江市柴桑區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)、曲靖市師宗縣、永州市新田縣
上海市奉賢區(qū)、西安市高陵區(qū)、許昌市建安區(qū)、太原市古交市、漳州市南靖縣、洛陽市欒川縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)
長治市屯留區(qū)、德州市臨邑縣、樂山市市中區(qū)、上饒市德興市、東營市墾利區(qū)、白山市靖宇縣、鷹潭市余江區(qū)
江門市鶴山市、大同市天鎮(zhèn)縣、郴州市永興縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、定西市隴西縣、廣西玉林市北流市、福州市閩侯縣、臨汾市安澤縣
涼山美姑縣、海北剛察縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、雙鴨山市寶山區(qū)、長春市寬城區(qū)、天津市北辰區(qū)、舟山市岱山縣、阜陽市潁泉區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、丹東市東港市
懷化市會(huì)同縣、黑河市孫吳縣、長沙市岳麓區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、雅安市蘆山縣、濰坊市寒亭區(qū)
成都市龍泉驛區(qū)、菏澤市鄆城縣、常德市桃源縣、阜新市海州區(qū)、潮州市饒平縣、漳州市平和縣
天津市武清區(qū)、東營市廣饒縣、中山市黃圃鎮(zhèn)、廣西柳州市鹿寨縣、菏澤市鄄城縣、廣西百色市樂業(yè)縣、蘇州市姑蘇區(qū)
景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、青島市城陽區(qū)、隴南市康縣、東營市墾利區(qū)、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、武威市古浪縣、駐馬店市確山縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)
廣西玉林市北流市、許昌市襄城縣、恩施州利川市、西雙版納勐?？h、揚(yáng)州市儀征市、儋州市雅星鎮(zhèn)、廣西桂林市永福縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)
鹽城市射陽縣、福州市鼓樓區(qū)、綏化市北林區(qū)、贛州市定南縣、玉樹稱多縣、洛陽市洛寧縣、襄陽市樊城區(qū)、南平市浦城縣、渭南市華州區(qū)、上饒市玉山縣
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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(huì)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(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(píng)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(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對齊的ArenaHard測評(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(tái)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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