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江門市開平市、日照市莒縣、成都市新都區(qū)、泰州市興化市、南通市海安市
佛山市禪城區(qū)、成都市青白江區(qū)、大理洱源縣、黔東南丹寨縣、萬寧市北大鎮(zhèn)
廣西桂林市陽朔縣、咸陽市涇陽縣、本溪市南芬區(qū)、泰州市海陵區(qū)、長(zhǎng)春市綠園區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、牡丹江市愛民區(qū)、吉林市舒蘭市、涼山德昌縣、天水市武山縣
云浮市新興縣、云浮市羅定市、懷化市鶴城區(qū)、荊門市沙洋縣、寧夏吳忠市鹽池縣
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)
宜昌市秭歸縣、宜賓市興文縣、甘南合作市、鶴崗市興安區(qū)、云浮市羅定市、阜陽市阜南縣、成都市新津區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、黔東南岑鞏縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、四平市公主嶺市、北京市平谷區(qū)、漳州市華安縣
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、黃山市屯溪區(qū)、淄博市桓臺(tái)縣、河源市連平縣、成都市新都區(qū)、遼陽市遼陽縣、晉中市太谷區(qū)
廣西桂林市龍勝各族自治縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、三沙市南沙區(qū)、齊齊哈爾市泰來縣、天水市甘谷縣
鶴壁市?？h、湛江市遂溪縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、通化市通化縣、郴州市蘇仙區(qū)、北京市石景山區(qū)
漳州市薌城區(qū)、岳陽市華容縣、岳陽市岳陽縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、沈陽市法庫縣、渭南市富平縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)
直轄縣潛江市、朝陽市建平縣、臨滄市鳳慶縣、遵義市綏陽縣、廣元市青川縣、廣西崇左市江州區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、陽泉市盂縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
駐馬店市確山縣、三沙市西沙區(qū)、茂名市茂南區(qū)、綏化市綏棱縣、河源市源城區(qū)
寧夏石嘴山市平羅縣、周口市太康縣、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、漢中市略陽縣、吉安市井岡山市、漢中市南鄭區(qū)、平頂山市舞鋼市
煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、宣城市績(jī)溪縣、泰安市岱岳區(qū)、甘孜康定市、濟(jì)寧市泗水縣
濟(jì)寧市任城區(qū)、廣西梧州市長(zhǎng)洲區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、鄭州市金水區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、廣西桂林市資源縣
大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、蘇州市常熟市、瓊海市中原鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、眉山市丹棱縣、惠州市惠陽區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、甘南臨潭縣、蘭州市七里河區(qū)
內(nèi)江市隆昌市、自貢市貢井區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、淮北市濉溪縣、揭陽市惠來縣、廣州市越秀區(qū)、陽泉市盂縣
銅仁市碧江區(qū)、玉溪市易門縣、廣西百色市德?？h、德州市禹城市、平頂山市葉縣、溫州市鹿城區(qū)、蘇州市昆山市、七臺(tái)河市桃山區(qū)
青島市市南區(qū)、通化市東昌區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、吉安市新干縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、淮南市大通區(qū)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、甘南瑪曲縣、黔南貴定縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、成都市金堂縣、臨高縣多文鎮(zhèn)
煙臺(tái)市萊州市、廣西貴港市平南縣、齊齊哈爾市拜泉縣、張掖市臨澤縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、畢節(jié)市織金縣
甘南夏河縣、韶關(guān)市樂昌市、洛陽市西工區(qū)、白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、延安市志丹縣、黃石市西塞山區(qū)、自貢市榮縣、樂山市井研縣、馬鞍山市含山縣
廣西百色市那坡縣、常德市津市市、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、白銀市會(huì)寧縣、廣西貴港市平南縣
天津市西青區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、五指山市毛陽、鐵嶺市鐵嶺縣、湘西州瀘溪縣、宣城市宣州區(qū)
洛陽市老城區(qū)、黃岡市浠水縣、泰安市新泰市、廣西南寧市賓陽縣、滁州市鳳陽縣、開封市祥符區(qū)、遼源市東豐縣、潮州市饒平縣、盤錦市大洼區(qū)
綏化市海倫市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、黔東南岑鞏縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、西安市藍(lán)田縣、衡陽市耒陽市、廣元市劍閣縣
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白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、忻州市忻府區(qū)、迪慶德欽縣、周口市鹿邑縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣
青島市黃島區(qū)、武漢市青山區(qū)、鶴壁市鶴山區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、邵陽市武岡市、泰州市海陵區(qū)
楚雄永仁縣、鶴崗市興安區(qū)、云浮市云安區(qū)、甘孜瀘定縣、衡陽市常寧市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、六安市金安區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、張家界市永定區(qū)
茂名市茂南區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、達(dá)州市開江縣、麗水市慶元縣、上海市靜安區(qū)
定安縣翰林鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、廣西柳州市城中區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、甘南瑪曲縣、常州市新北區(qū)
漳州市薌城區(qū)、吉安市吉水縣、成都市龍泉驛區(qū)、廣州市番禺區(qū)、白城市通榆縣、果洛瑪多縣、丹東市鳳城市
青島市城陽區(qū)、昭通市巧家縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、商丘市柘城縣、蚌埠市五河縣、揭陽市揭西縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)
南陽市鎮(zhèn)平縣、咸寧市崇陽縣、成都市溫江區(qū)、阜新市海州區(qū)、遂寧市安居區(qū)
杭州市臨安區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、撫州市資溪縣、佳木斯市郊區(qū)、銅陵市義安區(qū)、重慶市梁平區(qū)、德州市武城縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)
哈爾濱市巴彥縣、渭南市富平縣、清遠(yuǎn)市英德市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、四平市伊通滿族自治縣、寧夏銀川市靈武市、涼山金陽縣、普洱市西盟佤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
天水市麥積區(qū)、天津市靜海區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、榆林市榆陽區(qū)、麗江市古城區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、菏澤市單縣、大理云龍縣、杭州市淳安縣
廣州市越秀區(qū)、長(zhǎng)治市平順縣、鄭州市中牟縣、果洛甘德縣、肇慶市懷集縣
長(zhǎng)治市屯留區(qū)、文山馬關(guān)縣、佳木斯市樺南縣、揭陽市揭東區(qū)、荊州市沙市區(qū)
吉安市萬安縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市虎林市、青島市市南區(qū)、樂山市沐川縣、洛陽市汝陽縣
咸陽市涇陽縣、開封市蘭考縣、安陽市安陽縣、沈陽市大東區(qū)、煙臺(tái)市牟平區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)
永州市江華瑤族自治縣、長(zhǎng)治市襄垣縣、贛州市石城縣、贛州市瑞金市、婁底市婁星區(qū)、三明市沙縣區(qū)
重慶市萬州區(qū)、撫州市廣昌縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、迪慶德欽縣、聊城市冠縣、大慶市肇州縣、廣州市從化區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、漢中市城固縣
臨汾市隰縣、沈陽市沈北新區(qū)、恩施州咸豐縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、鹽城市阜寧縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、福州市福清市
濰坊市高密市、曲靖市會(huì)澤縣、漳州市龍文區(qū)、咸寧市嘉魚縣、晉城市城區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、甘孜德格縣、吉安市青原區(qū)
中山市橫欄鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、上海市靜安區(qū)、泉州市德化縣、濮陽市華龍區(qū)、大同市渾源縣、內(nèi)江市資中縣、九江市武寧縣、海南貴德縣
連云港市東海縣、雞西市密山市、許昌市魏都區(qū)、阜陽市潁泉區(qū)、白銀市白銀區(qū)、廣西崇左市龍州縣、張家界市永定區(qū)
錦州市凌海市、朝陽市建平縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、牡丹江市寧安市、漳州市漳浦縣
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蚌埠市五河縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、廣西防城港市防城區(qū)、懷化市辰溪縣、廣州市白云區(qū)
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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