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伊春市嘉蔭縣、甘孜爐霍縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、隨州市隨縣、蘭州市紅古區(qū)、佛山市順德區(qū)、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市
南陽(yáng)市新野縣、商洛市柞水縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、郴州市桂陽(yáng)縣、贛州市章貢區(qū)、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、荊門市鐘祥市、銅陵市銅官區(qū)、慶陽(yáng)市正寧縣
汕尾市陸豐市、牡丹江市綏芬河市、直轄縣天門市、廣西梧州市龍圩區(qū)、佛山市高明區(qū)、齊齊哈爾市富裕縣、廣州市天河區(qū)
白城市通榆縣、遵義市湄潭縣、安慶市大觀區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、十堰市丹江口市、湘潭市岳塘區(qū)、漳州市龍海區(qū)、瀘州市瀘縣
宿遷市宿城區(qū)、張掖市民樂(lè)縣、達(dá)州市大竹縣、哈爾濱市道里區(qū)、南充市順慶區(qū)
黔南甕安縣、撫州市宜黃縣、運(yùn)城市聞喜縣、商洛市洛南縣、哈爾濱市南崗區(qū)
南充市嘉陵區(qū)、南陽(yáng)市臥龍區(qū)、駐馬店市新蔡縣、銅川市耀州區(qū)、重慶市黔江區(qū)
湛江市遂溪縣、廣西河池市南丹縣、南充市高坪區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、寧夏石嘴山市平羅縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、南平市建陽(yáng)區(qū)、白山市江源區(qū)
上海市靜安區(qū)、深圳市光明區(qū)、漳州市龍海區(qū)、延安市志丹縣、阜陽(yáng)市臨泉縣、白山市撫松縣
菏澤市牡丹區(qū)、茂名市電白區(qū)、呂梁市興縣、江門市江海區(qū)、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市
沈陽(yáng)市和平區(qū)、懷化市沅陵縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、延邊圖們市、南京市鼓樓區(qū)、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、牡丹江市林口縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、龍巖市永定區(qū)
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、長(zhǎng)治市黎城縣、南充市閬中市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、阜新市太平區(qū)、定西市臨洮縣
上饒市玉山縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、慶陽(yáng)市環(huán)縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、松原市乾安縣、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)縣、貴陽(yáng)市烏當(dāng)區(qū)、廣元市昭化區(qū)、安康市嵐皋縣
長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、洛陽(yáng)市老城區(qū)、南通市海門區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、云浮市郁南縣
黔南都勻市、貴陽(yáng)市修文縣、西雙版納景洪市、成都市邛崍市、上海市虹口區(qū)、海北祁連縣、合肥市肥東縣
南平市建甌市、上海市奉賢區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、宜昌市猇亭區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)
慶陽(yáng)市華池縣、雞西市恒山區(qū)、寧德市福安市、德陽(yáng)市什邡市、煙臺(tái)市福山區(qū)、佳木斯市樺南縣
景德鎮(zhèn)市浮梁縣、保山市龍陵縣、宜昌市西陵區(qū)、撫順市撫順縣、阜新市細(xì)河區(qū)
營(yíng)口市鲅魚圈區(qū)、晉中市平遙縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、鄭州市滎陽(yáng)市
玉溪市紅塔區(qū)、許昌市建安區(qū)、陽(yáng)泉市郊區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)
黃山市祁門縣、菏澤市東明縣、黔南甕安縣、廣安市前鋒區(qū)、邵陽(yáng)市新寧縣、榆林市吳堡縣、直轄縣天門市、南平市建甌市
阿壩藏族羌族自治州黑水縣、朝陽(yáng)市北票市、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、安陽(yáng)市湯陰縣、丹東市寬甸滿族自治縣、池州市貴池區(qū)、大慶市紅崗區(qū)
遂寧市安居區(qū)、天津市東麗區(qū)、揭陽(yáng)市榕城區(qū)、本溪市平山區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)、延安市富縣、天津市濱海新區(qū)、安慶市太湖縣
濟(jì)南市平陰縣、曲靖市羅平縣、郴州市蘇仙區(qū)、鶴崗市興山區(qū)、濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、杭州市上城區(qū)、江門市臺(tái)山市、臨汾市古縣、湘潭市韶山市、黃岡市黃州區(qū)
宜春市樟樹(shù)市、南陽(yáng)市社旗縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、銅川市耀州區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、南通市海門區(qū)
鄂州市鄂城區(qū)、濱州市惠民縣、泰州市海陵區(qū)、松原市長(zhǎng)嶺縣、重慶市石柱土家族自治縣、眉山市彭山區(qū)、北京市懷柔區(qū)
宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣、海北祁連縣、白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、合肥市肥西縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
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煙臺(tái)市牟平區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、南通市如皋市、西安市新城區(qū)、廣西柳州市魚峰區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市欒川縣
牡丹江市綏芬河市、昆明市官渡區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、永州市新田縣、淄博市桓臺(tái)縣
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、迪慶香格里拉市、荊門市京山市、平?jīng)鍪徐o寧縣、太原市婁煩縣、綿陽(yáng)市安州區(qū)、錦州市凌河區(qū)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、大理洱源縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、咸陽(yáng)市楊陵區(qū)、海東市樂(lè)都區(qū)、雙鴨山市寶清縣、七臺(tái)河市桃山區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、太原市杏花嶺區(qū)
本溪市平山區(qū)、延邊圖們市、綿陽(yáng)市北川羌族自治縣、海東市互助土族自治縣、甘孜新龍縣、廣西百色市德?？h、平?jīng)鍪谐缧趴h、舟山市嵊泗縣、楚雄牟定縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣
六安市葉集區(qū)、五指山市南圣、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、金華市金東區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)
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廣西南寧市橫州市、酒泉市敦煌市、金華市東陽(yáng)市、渭南市富平縣、資陽(yáng)市樂(lè)至縣、淮北市杜集區(qū)、株洲市淥口區(qū)、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)
紅河元陽(yáng)縣、安康市寧陜縣、徐州市泉山區(qū)、廣西南寧市賓陽(yáng)縣、太原市杏花嶺區(qū)、黔南貴定縣
宜昌市遠(yuǎn)安縣、昭通市威信縣、撫順市東洲區(qū)、福州市平潭縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、淄博市沂源縣
蘇州市相城區(qū)、平頂山市新華區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、雙鴨山市尖山區(qū)、昆明市呈貢區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、上饒市廣豐區(qū)、江門市開(kāi)平市、重慶市璧山區(qū)、金華市義烏市、黔南都勻市、滁州市南譙區(qū)、銅川市宜君縣
洛陽(yáng)市欒川縣、荊州市監(jiān)利市、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、濮陽(yáng)市濮陽(yáng)縣、廣西崇左市寧明縣、撫順市清原滿族自治縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、鶴崗市南山區(qū)
涼山西昌市、無(wú)錫市宜興市、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、連云港市灌南縣、眉山市洪雅縣、迪慶香格里拉市
四平市梨樹(shù)縣、臺(tái)州市三門縣、伊春市湯旺縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、商洛市商南縣、雞西市密山市
襄陽(yáng)市宜城市、恩施州來(lái)鳳縣、贛州市興國(guó)縣、黃石市鐵山區(qū)、七臺(tái)河市新興區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)
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廣西河池市大化瑤族自治縣、沈陽(yáng)市遼中區(qū)、泉州市晉江市、內(nèi)江市東興區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、天津市寧河區(qū)、玉樹(shù)雜多縣、六安市葉集區(qū)、佛山市南海區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)
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濟(jì)南市萊蕪區(qū)、懷化市芷江侗族自治縣、合肥市肥東縣、撫州市崇仁縣、營(yíng)口市站前區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、撫順市望花區(qū)、昆明市富民縣、南平市邵武市、鹽城市大豐區(qū)
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大理大理市、廈門市集美區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、福州市閩清縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、安康市漢濱區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)
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更低成本更高性能，阿里千問(wèn)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3（簡(jiǎn)稱千問(wèn)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(kāi)源模型。
千問(wèn)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(wèn)3僅需4張，成本大降75%。
更重要的是，千問(wèn)3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，千問(wèn)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(wèn)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(yǔ)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(lái)說(shuō)，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(lái)，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(wèn)3的性能和測(cè)試表現(xiàn)來(lái)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(kāi)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(wèn)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(wèn)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(kāi)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(kāi)發(fā)一個(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫(kù)RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí)，千問(wèn)3在基礎(chǔ)語(yǔ)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(kāi)源路線，多版本模型同時(shí)推出
千問(wèn)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(wèn)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(wèn)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?wèn)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(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(kāi)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(lái)，Qwen 系列模型，因?yàn)殚_(kāi)源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn)，已經(jīng)成為很多開(kāi)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(wú)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(wèn)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(lái)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(wèn)的系列開(kāi)源產(chǎn)品極大推動(dòng)了國(guó)內(nèi)大模型的開(kāi)源路線，這無(wú)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(wú)疑具有十分重要的作用。
目前，海內(nèi)外開(kāi)源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬(wàn)，超越Llama系列衍生模型，通義千問(wèn)Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語(yǔ)言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開(kāi)源大模型榜單，排名前十的開(kāi)源大模型全部是基于通義千問(wèn)Qwen開(kāi)源模型二次開(kāi)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(lái)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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