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重慶市大渡口區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、寧波市象山縣、青島市城陽區(qū)、臨滄市永德縣、宜昌市猇亭區(qū)、重慶市永川區(qū)
綏化市望奎縣、聊城市高唐縣、宜昌市夷陵區(qū)、寧夏銀川市永寧縣、連云港市灌云縣
哈爾濱市方正縣、海西蒙古族天峻縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、武漢市漢南區(qū)、定安縣定城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、上饒市橫峰縣、開封市禹王臺區(qū)
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、長治市沁源縣、上海市浦東新區(qū)、煙臺市招遠市、黔東南錦屏縣、哈爾濱市香坊區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、南陽市桐柏縣
合肥市廬陽區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、濟南市槐蔭區(qū)、隨州市廣水市、天津市北辰區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、中山市神灣鎮(zhèn)、黔南龍里縣
焦作市解放區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、大同市陽高縣、鞍山市鐵西區(qū)、合肥市包河區(qū)、廣西河池市鳳山縣、安順市平壩區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)
云浮市云城區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、株洲市天元區(qū)、焦作市孟州市、呂梁市臨縣、徐州市銅山區(qū)、溫州市文成縣、成都市新都區(qū)
濱州市惠民縣、滁州市全椒縣、廣西南寧市橫州市、晉城市城區(qū)、廣元市利州區(qū)、廣西桂林市靈川縣、宜賓市翠屏區(qū)、湛江市遂溪縣
萬寧市大茂鎮(zhèn)、遵義市習(xí)水縣、襄陽市棗陽市、鞍山市岫巖滿族自治縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、蘇州市昆山市、安康市嵐皋縣
東莞市清溪鎮(zhèn)、棗莊市市中區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、麗江市永勝縣、晉中市介休市、廣州市白云區(qū)
濰坊市寒亭區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市長垣市、遂寧市大英縣、長治市潞州區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、江門市恩平市、安陽市林州市、臨夏和政縣
臨夏臨夏縣、懷化市中方縣、泉州市南安市、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、北京市懷柔區(qū)、鶴崗市綏濱縣、湛江市赤坎區(qū)、遼陽市燈塔市、溫州市樂清市
綿陽市梓潼縣、溫州市泰順縣、臨汾市翼城縣、杭州市西湖區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、雞西市密山市、株洲市天元區(qū)、永州市道縣、汕尾市海豐縣
吉林市樺甸市、福州市閩清縣、遵義市正安縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、遵義市鳳岡縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、渭南市大荔縣、楚雄楚雄市、普洱市墨江哈尼族自治縣
阜新市太平區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、成都市武侯區(qū)、貴陽市南明區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)、三亞市海棠區(qū)
沈陽市法庫縣、德州市武城縣、惠州市惠陽區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、金華市武義縣
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
鶴崗市南山區(qū)、開封市禹王臺區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、萬寧市北大鎮(zhèn)、沈陽市和平區(qū)、廣西百色市西林縣、無錫市新吳區(qū)、十堰市房縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、瀘州市敘永縣、沈陽市大東區(qū)、湖州市南潯區(qū)、德陽市綿竹市、咸寧市崇陽縣
咸寧市咸安區(qū)、玉溪市易門縣、福州市長樂區(qū)、漢中市漢臺區(qū)、陽江市陽東區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、南充市儀隴縣、安康市石泉縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、許昌市襄城縣、齊齊哈爾市克東縣、連云港市灌云縣、舟山市普陀區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、佛山市三水區(qū)、畢節(jié)市黔西市、延安市洛川縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
東莞市中堂鎮(zhèn)、云浮市新興縣、鷹潭市貴溪市、南平市延平區(qū)、延安市洛川縣、內(nèi)江市市中區(qū)、晉城市澤州縣、甘孜新龍縣、武漢市新洲區(qū)、牡丹江市寧安市
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廣安市岳池縣、宜昌市夷陵區(qū)、泰州市興化市、菏澤市成武縣、信陽市浉河區(qū)、聊城市陽谷縣
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、德陽市廣漢市、通化市梅河口市、錦州市凌海市、長治市壺關(guān)縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、宜昌市長陽土家族自治縣、貴陽市云巖區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、撫州市崇仁縣
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合肥市廬陽區(qū)、清遠市連南瑤族自治縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、甘孜色達縣、西安市藍田縣、寶雞市麟游縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、樂山市峨邊彝族自治縣、鶴崗市興安區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)
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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(zhǔn)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(biāo)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。可以在思考和非思考模式下精確集成外部工具，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(zhǔn)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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