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伊春市大箐山縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、白山市臨江市、普洱市墨江哈尼族自治縣、臨沂市郯城縣
天津市靜海區(qū)、黃岡市蘄春縣、廣西梧州市岑溪市、大連市甘井子區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、宜賓市江安縣
白山市臨江市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、孝感市孝昌縣、金華市磐安縣、寶雞市渭濱區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)、廣西百色市西林縣、梅州市梅江區(qū)、商丘市睢縣
甘南夏河縣、韶關(guān)市樂昌市、洛陽市西工區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、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
延安市宜川縣、周口市川匯區(qū)、常德市漢壽縣、榆林市佳縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、遂寧市安居區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、哈爾濱市五常市
福州市長樂區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、大理大理市、吉林市磐石市、慶陽市環(huán)縣
攀枝花市東區(qū)、六安市葉集區(qū)、安陽市林州市、銅仁市石阡縣、內(nèi)江市資中縣、臨汾市永和縣、黔東南天柱縣
甘孜石渠縣、贛州市章貢區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、成都市彭州市、周口市扶溝縣、綿陽市梓潼縣
黃山市屯溪區(qū)、定西市隴西縣、眉山市東坡區(qū)、楚雄大姚縣、遵義市余慶縣、廣西貴港市桂平市
淄博市博山區(qū)、信陽市潢川縣、宜春市上高縣、廣西梧州市藤縣、文昌市文教鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、北京市西城區(qū)、許昌市鄢陵縣
佳木斯市樺南縣、南京市棲霞區(qū)、贛州市信豐縣、南京市建鄴區(qū)、淮南市鳳臺縣
臨汾市霍州市、淄博市周村區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、重慶市墊江縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、太原市萬柏林區(qū)
呂梁市臨縣、青島市黃島區(qū)、舟山市定海區(qū)、郴州市嘉禾縣、張掖市肅南裕固族自治縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
五指山市毛陽、綏化市綏棱縣、嘉興市秀洲區(qū)、南平市松溪縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、梅州市興寧市、盤錦市大洼區(qū)、安陽市龍安區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、十堰市鄖陽區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、郴州市資興市、天津市寧河區(qū)、寧夏固原市原州區(qū)、十堰市茅箭區(qū)、湛江市吳川市
池州市東至縣、日照市五蓮縣、甘南夏河縣、平頂山市葉縣、宿州市碭山縣、黔東南臺江縣、朝陽市凌源市
朔州市右玉縣、晉城市沁水縣、甘孜德格縣、商丘市民權(quán)縣、延安市吳起縣、青島市膠州市、池州市貴池區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
萬寧市東澳鎮(zhèn)、焦作市武陟縣、遂寧市船山區(qū)、揭陽市普寧市、南京市雨花臺區(qū)、松原市扶余市、甘孜道孚縣、南京市浦口區(qū)、惠州市博羅縣
韶關(guān)市始興縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、長治市平順縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、永州市江永縣、黔東南錦屏縣、甘南迭部縣、吉安市青原區(qū)、延安市寶塔區(qū)、運城市新絳縣
東營市廣饒縣、益陽市沅江市、惠州市惠城區(qū)、孝感市云夢縣、慶陽市正寧縣
邵陽市雙清區(qū)、南京市秦淮區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、北京市東城區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
南通市海安市、黃岡市羅田縣、廣西百色市德?？h、安康市漢陰縣、撫州市崇仁縣、甘南瑪曲縣
錦州市凌河區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、曲靖市羅平縣、連云港市灌南縣、臨沂市羅莊區(qū)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、溫州市蒼南縣
西安市長安區(qū)、阜陽市臨泉縣、煙臺市牟平區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、樂山市金口河區(qū)、阜陽市潁泉區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、昭通市永善縣、中山市大涌鎮(zhèn)
南充市營山縣、綏化市安達(dá)市、焦作市武陟縣、楚雄祿豐市、衡陽市常寧市、懷化市辰溪縣
平頂山市魯山縣、衡陽市石鼓區(qū)、臨汾市古縣、蘇州市吳江區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、青島市城陽區(qū)、甘南舟曲縣、寧夏銀川市永寧縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗
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韶關(guān)市湞江區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、連云港市灌云縣、肇慶市德慶縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、大理大理市、呂梁市興縣
攀枝花市米易縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、贛州市寧都縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、杭州市桐廬縣、東莞市長安鎮(zhèn)、齊齊哈爾市拜泉縣
海南貴德縣、五指山市番陽、齊齊哈爾市依安縣、萬寧市山根鎮(zhèn)、東莞市萬江街道、蘭州市西固區(qū)、海東市互助土族自治縣
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開封市蘭考縣、開封市鼓樓區(qū)、白銀市平川區(qū)、揭陽市惠來縣、臨沂市羅莊區(qū)、渭南市富平縣
迪慶德欽縣、福州市倉山區(qū)、洛陽市伊川縣、臨汾市隰縣、常州市溧陽市、咸陽市旬邑縣、東莞市石排鎮(zhèn)、臨汾市浮山縣、雙鴨山市嶺東區(qū)
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濰坊市臨朐縣、天津市河西區(qū)、宣城市郎溪縣、宜賓市興文縣、信陽市平橋區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、三明市建寧縣、臨沂市沂水縣
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咸陽市楊陵區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、鐵嶺市西豐縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、德州市陵城區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、漢中市寧強(qiáng)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
界面新聞記者 | 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“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個模型，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模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(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，憑經(jīng)驗或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓(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。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，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，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，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)。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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