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河源市龍川縣、通化市柳河縣、南陽市新野縣、大慶市薩爾圖區(qū)、大連市莊河市
懷化市麻陽苗族自治縣、焦作市沁陽市、中山市石岐街道、南陽市南召縣、佛山市三水區(qū)、晉中市介休市、重慶市九龍坡區(qū)
成都市簡陽市、哈爾濱市香坊區(qū)、湘西州花垣縣、鄭州市中原區(qū)、阜新市清河門區(qū)、貴陽市息烽縣、樂山市馬邊彝族自治縣、長春市德惠市、錦州市北鎮(zhèn)市、昆明市呈貢區(qū)
宣城市旌德縣、佛山市三水區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、上海市嘉定區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)
肇慶市高要區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)、雙鴨山市四方臺區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、忻州市靜樂縣、撫順市順城區(qū)、泉州市安溪縣
無錫市江陰市、濟寧市曲阜市、合肥市包河區(qū)、延安市志丹縣、周口市太康縣、福州市閩侯縣
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黑河市嫩江市、廣西桂林市資源縣、南京市鼓樓區(qū)、果洛瑪沁縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、臺州市溫嶺市、濮陽市清豐縣
廣安市武勝縣、臨汾市霍州市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、甘孜稻城縣、景德鎮(zhèn)市樂平市
本溪市本溪滿族自治縣、咸陽市渭城區(qū)、宜春市袁州區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、遼陽市遼陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、聊城市臨清市、贛州市瑞金市、煙臺市棲霞市
廣西梧州市龍圩區(qū)、阜陽市潁東區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、菏澤市鄆城縣
遵義市播州區(qū)、岳陽市岳陽縣、商丘市虞城縣、漢中市城固縣、吉林市樺甸市、安康市漢濱區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
德州市平原縣、宜春市高安市、沈陽市于洪區(qū)、衢州市衢江區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、涼山會理市、宣城市廣德市
雞西市雞冠區(qū)、棗莊市市中區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、漢中市南鄭區(qū)、衡陽市南岳區(qū)、長治市武鄉(xiāng)縣、周口市西華縣
駐馬店市汝南縣、平頂山市新華區(qū)、吉安市青原區(qū)、合肥市巢湖市、宜昌市點軍區(qū)、滁州市鳳陽縣、泰州市興化市、吉林市豐滿區(qū)、金華市武義縣
深圳市鹽田區(qū)、廣西南寧市橫州市、麗水市松陽縣、駐馬店市正陽縣、長治市武鄉(xiāng)縣、臺州市玉環(huán)市、常德市桃源縣、焦作市山陽區(qū)、甘南合作市
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南充市蓬安縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、黔東南丹寨縣、上饒市信州區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、臨汾市隰縣
廣西北海市銀海區(qū)、揚州市邗江區(qū)、平頂山市汝州市、駐馬店市新蔡縣、白銀市白銀區(qū)、威海市乳山市、隨州市隨縣、無錫市梁溪區(qū)、恩施州巴東縣
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吉安市新干縣、銅仁市碧江區(qū)、郴州市永興縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、朔州市山陰縣
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襄陽市宜城市、甘南夏河縣、鄭州市惠濟區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、甘孜瀘定縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
運城市芮城縣、茂名市信宜市、安康市漢濱區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、廣西柳州市柳城縣、蚌埠市禹會區(qū)、南充市儀隴縣、臨滄市鳳慶縣、湘西州花垣縣、龍巖市新羅區(qū)
濱州市鄒平市、惠州市惠東縣、無錫市惠山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、長春市綠園區(qū)
昆明市宜良縣、榆林市子洲縣、汕頭市澄海區(qū)、蘇州市常熟市、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)
阿壩藏族羌族自治州汶川縣、四平市伊通滿族自治縣、重慶市涪陵區(qū)、慶陽市慶城縣、貴陽市南明區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、濰坊市青州市
泉州市豐澤區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、亳州市利辛縣、金華市浦江縣
直轄縣仙桃市、寧波市鄞州區(qū)、七臺河市桃山區(qū)、郴州市臨武縣、黃山市黃山區(qū)、恩施州巴東縣、葫蘆島市建昌縣、慶陽市合水縣、玉溪市易門縣、濰坊市奎文區(qū)
七臺河市茄子河區(qū)、陽江市陽西縣、甘孜石渠縣、廣西崇左市江州區(qū)、雞西市虎林市
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、成都市新津區(qū)、黔東南三穗縣、焦作市沁陽市、伊春市南岔縣、南通市如皋市
淮北市相山區(qū)、張掖市甘州區(qū)、杭州市江干區(qū)、荊門市鐘祥市、廣西百色市田陽區(qū)、臨沂市河?xùn)|區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、鷹潭市貴溪市、淄博市周村區(qū)、汕頭市澄海區(qū)
鄭州市新密市、畢節(jié)市織金縣、慶陽市華池縣、丹東市寬甸滿族自治縣、大同市平城區(qū)、十堰市竹山縣、晉中市太谷區(qū)、涼山會理市、濱州市惠民縣
東莞市石龍鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、威海市文登區(qū)、梅州市興寧市、東莞市道滘鎮(zhèn)、泉州市石獅市、雞西市滴道區(qū)
漳州市南靖縣、海北剛察縣、成都市郫都區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、三明市永安市、安慶市迎江區(qū)、甘孜九龍縣、駐馬店市泌陽縣
渭南市澄城縣、遵義市習(xí)水縣、達州市通川區(qū)、駐馬店市正陽縣、延安市洛川縣、太原市晉源區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、漯河市源匯區(qū)、廣西桂林市全州縣
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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(nèi)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(gòu)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(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,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)品負責(zé)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(diào)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(diào)用能力已經(jīng)進步了非常多。

Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對模型能力的需求,取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上,一個強健的Agent系統(tǒng)對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(fù)雜目標拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時,這個系統(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??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(diào)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(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,實現(xiàn)高效的手機及電腦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)一個帶有設(shè)定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時,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,這勢必會促進更多新Agent以及AI應(yīng)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(shè)置“思考預(yù)算”(即預(yù)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(yīng)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(yīng)用。
在馮雷看來,Qwen 系列模型,因為開源、小巧、好微調(diào)的特點,已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座,因為基座模型的質(zhì)量決定了后續(xù)強化學(xué)習(xí)的上限。

阿里云走到第16個年頭,全面重構(gòu)了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺的全棧技術(shù)架構(gòu)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(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,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(guān)火箭發(fā)動機或電化學(xué)技術(shù)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(guān)注度。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長、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)出了很強烈的中國的聲音,DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問的系列開源產(chǎn)品極大推動了國內(nèi)大模型的開源路線,這無疑為緩解技術(shù)壟斷,推動技術(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(zhuǎn),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(shù)。
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