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大連市西崗區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、淮北市烈山區(qū)、雞西市密山市、甘孜稻城縣
貴陽(yáng)市烏當(dāng)區(qū)、荊州市石首市、泉州市惠安縣、平頂山市魯山縣、玉樹(shù)玉樹(shù)市、洛陽(yáng)市欒川縣、銅仁市思南縣
江門(mén)市開(kāi)平市、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、東莞市厚街鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)
長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、重慶市彭水苗族土家族自治縣、鶴崗市南山區(qū)、西寧市湟源縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、白城市洮北區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、阜陽(yáng)市潁泉區(qū)
馬鞍山市和縣、湘西州瀘溪縣、梅州市興寧市、臨夏和政縣、眉山市丹棱縣、湖州市安吉縣、合肥市廬江縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)
成都市蒲江縣、黔東南天柱縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、白沙黎族自治縣元門(mén)鄉(xiāng)、鐵嶺市開(kāi)原市、焦作市解放區(qū)、齊齊哈爾市龍江縣
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(yáng)市南岳區(qū)、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、周口市西華縣
濟(jì)南市槐蔭區(qū)、株洲市炎陵縣、雅安市滎經(jīng)縣、渭南市大荔縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、陽(yáng)泉市盂縣、廣西北海市合浦縣
徐州市泉山區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廈門(mén)市思明區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、湖州市安吉縣、大理南澗彝族自治縣
江門(mén)市鶴山市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、廣西百色市田林縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、昆明市石林彝族自治縣
洛陽(yáng)市偃師區(qū)、德陽(yáng)市廣漢市、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、阜新市清河門(mén)區(qū)、伊春市友好區(qū)、鹽城市東臺(tái)市、天津市濱海新區(qū)、廣西桂林市平樂(lè)縣
廣西百色市隆林各族自治縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、萬(wàn)寧市和樂(lè)鎮(zhèn)、漳州市云霄縣、宜賓市屏山縣、江門(mén)市臺(tái)山市
儋州市海頭鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市澗西區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、雙鴨山市饒河縣、東方市江邊鄉(xiāng)、甘孜康定市、黔西南貞豐縣
三明市永安市、鞍山市岫巖滿(mǎn)族自治縣、平頂山市魯山縣、晉中市和順縣、六安市裕安區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、東方市八所鎮(zhèn)
廣西桂林市疊彩區(qū)、濟(jì)寧市魚(yú)臺(tái)縣、溫州市龍港市、東莞市沙田鎮(zhèn)、北京市平谷區(qū)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、黔東南施秉縣、榆林市橫山區(qū)
淮安市淮陰區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、達(dá)州市萬(wàn)源市、江門(mén)市蓬江區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、河源市和平縣、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)
瀘州市江陽(yáng)區(qū)、直轄縣天門(mén)市、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、牡丹江市林口縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
玉溪市江川區(qū)、張掖市山丹縣、廣安市前鋒區(qū)、廣西南寧市上林縣、樂(lè)山市沐川縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、福州市倉(cāng)山區(qū)、張掖市臨澤縣、渭南市蒲城縣
駐馬店市驛城區(qū)、中山市中山港街道、宜昌市宜都市、東方市三家鎮(zhèn)、深圳市坪山區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、鄭州市上街區(qū)
三門(mén)峽市澠池縣、六盤(pán)水市六枝特區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、蘭州市永登縣、中山市大涌鎮(zhèn)、瀘州市納溪區(qū)、梅州市豐順縣、海西蒙古族茫崖市、咸陽(yáng)市涇陽(yáng)縣、重慶市秀山縣
甘孜康定市、江門(mén)市新會(huì)區(qū)、邵陽(yáng)市洞口縣、淮南市田家庵區(qū)、德州市陵城區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、汕尾市城區(qū)
湖州市吳興區(qū)、金華市武義縣、巴中市南江縣、榆林市佳縣、重慶市武隆區(qū)、綏化市慶安縣、漳州市云霄縣
寧夏銀川市靈武市、雞西市城子河區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、四平市梨樹(shù)縣、東方市八所鎮(zhèn)
南昌市西湖區(qū)、大連市瓦房店市、隴南市兩當(dāng)縣、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、湖州市長(zhǎng)興縣、麗水市慶元縣、黔西南晴隆縣、宿遷市宿城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
宿州市蕭縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、涼山美姑縣、樂(lè)山市沐川縣、涼山德昌縣、廣西防城港市港口區(qū)、銅仁市碧江區(qū)
錦州市北鎮(zhèn)市、永州市零陵區(qū)、貴陽(yáng)市息烽縣、慶陽(yáng)市鎮(zhèn)原縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、文山馬關(guān)縣
廣西欽州市欽北區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、本溪市本溪滿(mǎn)族自治縣、廣州市白云區(qū)、黔南惠水縣、伊春市大箐山縣、樂(lè)山市夾江縣、廣西北海市合浦縣、樂(lè)山市市中區(qū)、合肥市肥西縣
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撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、大同市陽(yáng)高縣、湘潭市韶山市、洛陽(yáng)市老城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、重慶市秀山縣、寧波市北侖區(qū)、營(yíng)口市西市區(qū)
洛陽(yáng)市西工區(qū)、白銀市景泰縣、六安市舒城縣、南平市邵武市、廣西河池市南丹縣、恩施州宣恩縣、廣西柳州市柳北區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、駐馬店市正陽(yáng)縣、廣州市南沙區(qū)
黔南貴定縣、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、哈爾濱市松北區(qū)、惠州市龍門(mén)縣、鹽城市射陽(yáng)縣、大慶市大同區(qū)、成都市蒲江縣
福州市長(zhǎng)樂(lè)區(qū)、遵義市赤水市、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、東方市東河鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣、達(dá)州市宣漢縣、萬(wàn)寧市和樂(lè)鎮(zhèn)
寧德市古田縣、臨汾市汾西縣、廣西梧州市蒼梧縣、吉安市安福縣、宣城市寧國(guó)市、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)、西安市碑林區(qū)、鷹潭市余江區(qū)
廣州市白云區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、東莞市萬(wàn)江街道、東營(yíng)市墾利區(qū)
武漢市黃陂區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、臨夏臨夏縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿(mǎn)洲里市、臨沂市莒南縣、濮陽(yáng)市南樂(lè)縣
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揭陽(yáng)市揭西縣、營(yíng)口市蓋州市、定西市隴西縣、成都市溫江區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、南昌市青云譜區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、江門(mén)市蓬江區(qū)、涼山金陽(yáng)縣
亳州市渦陽(yáng)縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、廈門(mén)市翔安區(qū)、泰安市東平縣、綏化市綏棱縣、涼山普格縣
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)源模型Qwen3，成本僅為DeepSeek-R1三分之一|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
4月29日凌晨，阿里巴巴開(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3，參數(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(kāi)源模型。Qwen3是國(guó)內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個(gè)模型，對(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)復(fù)雜問(wèn)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(gè)模型里去，需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計(jì)及訓(xùn)練。目前，熱門(mén)模型中只有千問(wèn)3、Claude3.7以及Gemini 2.5 Flash可以做到。
在“推理模式”下，模型會(huì)執(zhí)行更多中間步驟，如分解問(wèn)題、逐步推導(dǎo)、驗(yàn)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(huì)直接生成答案。同一個(gè)模型，可以完成“快思考”和“慢思考”，這類(lèi)似于人類(lèi)在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)快速作答，面對(duì)復(fù)雜難題時(shí)再深思熟慮，仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計(jì)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(gè)模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗(yàn)訓(xùn)練過(guò)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?yàn)?/span>如此，Qwen3在性能大幅提升的同時(shí)，成本還出現(xiàn)了下降。
在性能方面，Qwen3采用混合專(zhuān)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(wú)縫整合到思考模型中。
評(píng)測(cè)顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)產(chǎn)模型及全球開(kāi)源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開(kāi)源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類(lèi)偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)中，Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時(shí)，Qwen3的部署成本還大幅下降，僅需4張H20即可部署Qwen3滿(mǎn)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(kāi)源模型SOTA（最佳性能）：Qwen3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，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(shí)現(xiàn)同樣的高性能，如32B版本的Qwen3模型可跨級(jí)超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3為即將到來(lái)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，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(mén)檻。
同時(shí)，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(shí)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺(tái)下載模型并商用，也可以通過(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶(hù)可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線(xiàn)接入Qwen3。
目前，阿里通義已開(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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