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綿陽市涪城區(qū)、涼山木里藏族自治縣、嘉興市平湖市、廣西南寧市馬山縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、黔東南臺(tái)江縣、渭南市大荔縣
衡陽市衡陽縣、江門市江海區(qū)、龍巖市上杭縣、洛陽市老城區(qū)、西雙版納勐臘縣
撫州市崇仁縣、楚雄大姚縣、廣西桂林市陽朔縣、常德市桃源縣、西寧市城西區(qū)、寧波市余姚市、遼陽市文圣區(qū)
樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、隴南市兩當(dāng)縣、濰坊市寒亭區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、延邊琿春市
達(dá)州市達(dá)川區(qū)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、上海市普陀區(qū)、大同市左云縣、廣西南寧市馬山縣、紅河瀘西縣、廣安市岳池縣、延安市延長縣、株洲市攸縣
常州市武進(jìn)區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、廣西南寧市馬山縣、黔東南凱里市、黔西南望謨縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、許昌市長葛市
呂梁市臨縣、雞西市麻山區(qū)、甘孜德格縣、汕頭市澄海區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、廣西南寧市橫州市、廣西崇左市寧明縣
安慶市迎江區(qū)、遵義市正安縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、襄陽市襄州區(qū)、重慶市渝北區(qū)、德陽市什邡市、泰安市泰山區(qū)、寧夏固原市西吉縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣
安慶市宿松縣、廣元市劍閣縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、吉安市峽江縣、菏澤市鄄城縣、河源市源城區(qū)
福州市連江縣、昆明市五華區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、商洛市丹鳳縣
長春市榆樹市、昭通市永善縣、西安市周至縣、荊州市江陵縣、惠州市惠陽區(qū)、保山市隆陽區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、德州市武城縣
廣西柳州市柳城縣、丹東市元寶區(qū)、遵義市桐梓縣、延邊安圖縣、懷化市麻陽苗族自治縣
漢中市南鄭區(qū)、咸陽市涇陽縣、南京市江寧區(qū)、周口市西華縣、文山廣南縣、海北海晏縣、麗水市縉云縣
三門峽市盧氏縣、鶴壁市?？h、運(yùn)城市萬榮縣、濟(jì)南市平陰縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、廣西桂林市灌陽縣、朔州市平魯區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、十堰市竹山縣
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
伊春市金林區(qū)、延安市洛川縣、撫順市順城區(qū)、淮南市鳳臺(tái)縣、通化市輝南縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、懷化市中方縣
南通市崇川區(qū)、漳州市長泰區(qū)、雅安市名山區(qū)、文山廣南縣、榆林市佳縣、廣西欽州市欽南區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、自貢市大安區(qū)、梅州市蕉嶺縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、淮南市鳳臺(tái)縣、運(yùn)城市夏縣、襄陽市老河口市、綿陽市鹽亭縣、平頂山市新華區(qū)
忻州市保德縣、三明市寧化縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、雞西市麻山區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)
湛江市徐聞縣、佳木斯市向陽區(qū)、贛州市興國縣、長春市綠園區(qū)、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、沈陽市新民市、白銀市會(huì)寧縣、怒江傈僳族自治州瀘水市、德宏傣族景頗族自治州梁河縣
郴州市資興市、南京市棲霞區(qū)、慶陽市正寧縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、呂梁市孝義市、沈陽市沈河區(qū)、朝陽市凌源市、屯昌縣新興鎮(zhèn)
阜陽市潁泉區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、宿遷市泗洪縣、安陽市文峰區(qū)、大同市新榮區(qū)、宜昌市宜都市、楚雄南華縣、呂梁市離石區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、茂名市信宜市
鶴崗市興山區(qū)、蘇州市昆山市、深圳市光明區(qū)、孝感市孝昌縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、寧夏吳忠市青銅峽市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、岳陽市華容縣、濟(jì)南市歷城區(qū)
永州市江永縣、伊春市鐵力市、南陽市鄧州市、黔東南丹寨縣、宜春市高安市
?？谑协偵絽^(qū)、遼陽市遼陽縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、上海市普陀區(qū)、河源市紫金縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
伊春市嘉蔭縣、重慶市大渡口區(qū)、保山市龍陵縣、寧夏銀川市靈武市、徐州市新沂市、定西市通渭縣、榆林市綏德縣
徐州市銅山區(qū)、紅河彌勒市、安康市漢陰縣、濰坊市昌邑市、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、福州市晉安區(qū)
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滁州市定遠(yuǎn)縣、金華市永康市、茂名市信宜市、安康市平利縣、太原市陽曲縣、西寧市城西區(qū)、德州市慶云縣、德州市寧津縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、牡丹江市陽明區(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(qiáng)開源模型。
千問3是國內(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)。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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)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(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(qiáng)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(dòng)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(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，這意味著中國的大模型的文化在國際上得到了認(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)可中國大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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