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內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、湘西州古丈縣、四平市鐵東區(qū)、廣元市青川縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)
自貢市沿灘區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、慶陽市寧縣、淄博市周村區(qū)、大連市中山區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)
蚌埠市龍子湖區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、文山硯山縣、重慶市銅梁區(qū)、營(yíng)口市蓋州市
黃山市屯溪區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)、上海市靜安區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、南通市啟東市、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、長(zhǎng)治市壺關(guān)縣、中山市港口鎮(zhèn)
新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、黔南三都水族自治縣、大理南澗彝族自治縣、寶雞市千陽縣、襄陽市谷城縣、池州市青陽縣、漢中市寧強(qiáng)縣、朔州市朔城區(qū)
東莞市洪梅鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市句容市、鄭州市新密市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、畢節(jié)市金沙縣
紹興市越城區(qū)、延邊龍井市、大同市渾源縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、淮北市相山區(qū)
東莞市虎門鎮(zhèn)、廣安市廣安區(qū)、四平市公主嶺市、湛江市吳川市、甘孜丹巴縣、蘇州市昆山市、德州市武城縣、肇慶市懷集縣、果洛班瑪縣、東莞市中堂鎮(zhèn)
漳州市平和縣、清遠(yuǎn)市陽山縣、信陽市潢川縣、廈門市湖里區(qū)、武威市古浪縣、東莞市東城街道
隴南市禮縣、松原市長(zhǎng)嶺縣、三明市泰寧縣、雞西市恒山區(qū)、營(yíng)口市大石橋市
玉樹囊謙縣、紹興市新昌縣、太原市清徐縣、寧夏固原市涇源縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、蘭州市紅古區(qū)、菏澤市成武縣、衡陽市雁峰區(qū)、平頂山市寶豐縣
寧德市柘榮縣、運(yùn)城市萬榮縣、寧德市古田縣、汕頭市龍湖區(qū)、平頂山市新華區(qū)
沈陽市遼中區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、朝陽市龍城區(qū)、巴中市平昌縣、廣西防城港市東興市、菏澤市單縣、東莞市石排鎮(zhèn)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、銅仁市石阡縣、銅仁市印江縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、棗莊市山亭區(qū)
聊城市冠縣、大理巍山彝族回族自治縣、昭通市魯?shù)榭h、甘孜色達(dá)縣、沈陽市皇姑區(qū)
清遠(yuǎn)市陽山縣、舟山市岱山縣、福州市倉山區(qū)、郴州市臨武縣、南陽市南召縣、朝陽市建平縣、東莞市石碣鎮(zhèn)、南京市秦淮區(qū)
北京市門頭溝區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、濟(jì)寧市嘉祥縣、泰州市興化市、眉山市丹棱縣、渭南市蒲城縣、遼源市龍山區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、邵陽市邵陽縣
宣城市旌德縣、臨滄市云縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、延邊安圖縣、重慶市潼南區(qū)、北京市東城區(qū)、遂寧市射洪市、定安縣龍湖鎮(zhèn)
定西市漳縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、寶雞市千陽縣、莆田市城廂區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、文昌市鋪前鎮(zhèn)、益陽市桃江縣、紅河河口瑤族自治縣、廣西柳州市融水苗族自治縣
成都市新津區(qū)、遼源市西安區(qū)、黔東南錦屏縣、威海市榮成市、伊春市友好區(qū)、咸陽市淳化縣、溫州市樂清市
宜賓市屏山縣、廣西崇左市大新縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、哈爾濱市通河縣、廣州市黃埔區(qū)、淄博市高青縣
廣州市越秀區(qū)、黃南澤庫縣、武漢市洪山區(qū)、三明市大田縣、果洛甘德縣、廣西南寧市良慶區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、隴南市成縣
湛江市雷州市、天津市河?xùn)|區(qū)、撫順市東洲區(qū)、安陽市湯陰縣、龍巖市連城縣、荊州市石首市、五指山市毛陽、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽縣
東莞市大朗鎮(zhèn)、南陽市新野縣、徐州市豐縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、臨滄市永德縣
鶴崗市興安區(qū)、嘉興市海鹽縣、咸陽市武功縣、雞西市梨樹區(qū)、廣西河池市東蘭縣、連云港市東海縣、延邊敦化市、天津市西青區(qū)、菏澤市單縣
湘潭市韶山市、東莞市石龍鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、朔州市平魯區(qū)、蕪湖市南陵縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣
伊春市大箐山縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、南昌市安義縣、廣西百色市凌云縣、遼陽市遼陽縣、婁底市婁星區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
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江門市臺(tái)山市、文昌市潭牛鎮(zhèn)、大理祥云縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、金華市金東區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、延安市延川縣、黑河市五大連池市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、鞍山市臺(tái)安縣
衢州市江山市、青島市萊西市、三明市泰寧縣、錦州市太和區(qū)、蘇州市相城區(qū)、南昌市西湖區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、蘇州市姑蘇區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗
泉州市南安市、臨沂市沂南縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、成都市大邑縣、黔西南晴隆縣、廣西河池市金城江區(qū)、上海市嘉定區(qū)
亳州市蒙城縣、隴南市徽縣、呂梁市臨縣、運(yùn)城市新絳縣、漢中市略陽縣
黔南長(zhǎng)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(zhǎng)洲區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、天水市武山縣、廣西百色市那坡縣
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澄邁縣中興鎮(zhèn)、潮州市湘橋區(qū)、六安市霍山縣、金華市磐安縣、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)
雞西市密山市、樂山市峨邊彝族自治縣、東莞市莞城街道、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、綿陽市涪城區(qū)、黔南平塘縣、撫州市廣昌縣
萬寧市山根鎮(zhèn)、邵陽市大祥區(qū)、吉安市吉安縣、贛州市信豐縣、重慶市渝中區(qū)、延安市黃龍縣、安慶市望江縣、南通市通州區(qū)
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駐馬店市平輿縣、黔南三都水族自治縣、臨沂市蘭山區(qū)、紅河石屏縣、伊春市豐林縣
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北京市西城區(qū)、西安市周至縣、阜陽市臨泉縣、長(zhǎng)治市襄垣縣、保山市昌寧縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、廣西桂林市荔浦市
廣西北海市合浦縣、定西市岷縣、紅河紅河縣、呂梁市興縣、臨沂市莒南縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)
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常德市石門縣、牡丹江市海林市、徐州市新沂市、南陽市鎮(zhèn)平縣、宜春市豐城市、金昌市金川區(qū)、淄博市高青縣、上海市松江區(qū)、宜春市奉新縣、蘭州市榆中縣
寧夏固原市彭陽縣、吉安市遂川縣、徐州市鼓樓區(qū)、昭通市巧家縣、東方市感城鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)漠河市、呂梁市離石區(qū)、荊門市掇刀區(qū)
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衢州市常山縣、西安市蓮湖區(qū)、莆田市仙游縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、東莞市道滘鎮(zhèn)、黔西南普安縣、紅河紅河縣、廣西欽州市靈山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、梅州市五華縣
張家界市永定區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、溫州市樂清市、雅安市滎經(jīng)縣、懷化市辰溪縣
更低成本更高性能,阿里千問3引爆新一輪AI應(yīng)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(jiǎn)稱千問3),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)開源模型。

千問3是國(guó)內(nèi)首個(gè)混合推理模型,性能更高的同時(shí)成本大幅下降,其總參數(shù)為235B,僅為R1的三分之一。有機(jī)構(gòu)測(cè)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(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,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(diào)用工具的門檻,或?qū)⒁l(fā)新一輪AI應(yīng)用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馮雷(橘子)在社交媒體上發(fā)布了他的測(cè)試體驗(yàn)。其中,Qwen3把各個(gè)MCP都調(diào)用成功了,但別的模型失敗居多。他對(duì)界面新聞表示,從R1到千問3,工具調(diào)用能力已經(jīng)進(jìn)步了非常多。

Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對(duì)模型能力的需求,取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上,一個(gè)強(qiáng)健的Agent系統(tǒng)對(duì)底層模型的需求主要包括基礎(chǔ)語言理解與生成、工具使用與調(diào)用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡(jiǎn)單來說,其需要準(zhǔn)確理解指令和上下文以及多輪對(duì)話中的隱含意圖和模糊表達(dá),把復(fù)雜目標(biāo)拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時(shí),這個(gè)系統(tǒng)還要理解和調(diào)用外部工具的流程,并執(zhí)行API調(diào)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(diǎn)就是真正好工具調(diào)用能力的模型不多。
從千問3的性能和測(cè)試表現(xiàn)來看,阿里方面正在著力解決底層模型工具調(diào)用能力不足的痛點(diǎn)??梢栽谒伎己头撬伎寄J较戮_集成外部工具,在復(fù)雜的基于代理的任務(wù)中在開源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(diào)用工具的門檻。

千問3原生支持MCP協(xié)議,并具備強(qiáng)大的工具調(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)。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(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí),千問3在基礎(chǔ)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(yīng)用行業(yè)調(diào)用模型的成本更低,調(diào)用更方便,這勢(shì)必會(huì)促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅(jiān)定開源路線,多版本模型同時(shí)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(shí)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(dá)到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因?yàn)樗星?模型都是混合推理模型,API可按需設(shè)置“思考預(yù)算”(即預(yù)期最大深度思考的tokens數(shù)量),進(jìn)行不同程度的思考,靈活滿足AI應(yīng)用和不同場(chǎng)景對(duì)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(shì)必會(huì)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(tuán)隊(duì)可以把更多資源和精力投入到市場(chǎng)和用戶需求痛點(diǎn)的挖掘上,以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
在馮雷看來,Qwen 系列模型,因?yàn)殚_源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn),已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座,因?yàn)榛P偷馁|(zhì)量決定了后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的上限。

阿里云走到第16個(gè)年頭,全面重構(gòu)了一個(gè)從底層硬件到計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺(tái)的全棧技術(shù)架構(gòu)體系,是亞太第一的云計(jì)算平臺(tái);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(shí)稱,大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓(xùn)練還是推理,大模型的每一次突破,表面看是模型能力演進(jìn),背后其實(shí)是整個(gè)云計(jì)算和數(shù)據(jù)、工程平臺(tái)的全面配合和升級(jí)。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(tái)X上稱,下周,Grok 3.5 早期測(cè)試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個(gè)能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)或電化學(xué)技術(shù)問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國(guó)際上同樣有較高的關(guān)注度。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)、歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士孫茂松表示,近年來在人工智能領(lǐng)域尤其是大模型的發(fā)展上,發(fā)出了很強(qiáng)烈的中國(guó)的聲音,DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產(chǎn)品極大推動(dòng)了國(guó)內(nèi)大模型的開源路線,這無疑為緩解技術(shù)壟斷,推動(dòng)技術(shù)平權(quán),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(nèi)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(rèn)為,這意味著中國(guó)的大模型的文化在國(guó)際上得到了認(rèn)可,這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn),外界看來似乎“漫不經(jīng)心”,但這一點(diǎn)非常難能可貴,這實(shí)際上是認(rèn)可中國(guó)大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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