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涼山會理市、上饒市廣信區(qū)、周口市西華縣、衢州市常山縣、黃岡市黃州區(qū)、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、寧德市柘榮縣
玉樹雜多縣、牡丹江市穆棱市、青島市萊西市、眉山市丹棱縣、黔東南黎平縣、蚌埠市懷遠縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、渭南市白水縣、遼陽市燈塔市、慶陽市華池縣、武漢市漢南區(qū)、重慶市合川區(qū)
渭南市華陰市、大理彌渡縣、漢中市漢臺區(qū)、宜昌市伍家崗區(qū)、北京市石景山區(qū)、甘孜甘孜縣
忻州市河曲縣、寧德市古田縣、臨滄市滄源佤族自治縣、營口市大石橋市、白城市洮南市
郴州市臨武縣、婁底市新化縣、巴中市平昌縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、海西蒙古族烏蘭縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、運城市稷山縣、泰安市泰山區(qū)、延邊龍井市、瀘州市合江縣
遼陽市弓長嶺區(qū)、涼山昭覺縣、晉中市平遙縣、廣元市朝天區(qū)、淮安市清江浦區(qū)、黔西南安龍縣、松原市扶余市
淮安市淮陰區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、楚雄姚安縣、撫州市金溪縣、榆林市定邊縣、晉中市祁縣、襄陽市??悼h、黔南龍里縣、深圳市福田區(qū)
慶陽市寧縣、東方市新龍鎮(zhèn)、貴陽市息烽縣、鄭州市登封市、臨沂市蘭陵縣
上海市奉賢區(qū)、許昌市禹州市、儋州市中和鎮(zhèn)、內蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、五指山市毛陽、屯昌縣新興鎮(zhèn)、泉州市惠安縣
麗江市永勝縣、寧夏固原市隆德縣、湖州市德清縣、忻州市原平市、肇慶市端州區(qū)
眉山市彭山區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、南昌市安義縣、成都市成華區(qū)、自貢市大安區(qū)、亳州市譙城區(qū)、金華市蘭溪市、文昌市昌灑鎮(zhèn)
伊春市大箐山縣、六安市金安區(qū)、惠州市惠城區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、北京市西城區(qū)
上海市嘉定區(qū)、廣西百色市田林縣、安康市紫陽縣、平頂山市魯山縣、內蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、濟寧市嘉祥縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、巴中市平昌縣
沈陽市遼中區(qū)、九江市瑞昌市、六盤水市鐘山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、廣西來賓市武宣縣、日照市莒縣
普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、東方市四更鎮(zhèn)、沈陽市康平縣、綏化市望奎縣、齊齊哈爾市泰來縣
潮州市湘橋區(qū)、廣州市花都區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山越西縣、西安市鄠邑區(qū)
信陽市平橋區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、黃山市祁門縣、泰安市泰山區(qū)、佳木斯市湯原縣、海西蒙古族格爾木市、廣西百色市右江區(qū)、莆田市涵江區(qū)
雅安市天全縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、臨汾市安澤縣、株洲市醴陵市、江門市江海區(qū)、上饒市萬年縣
內蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、遵義市綏陽縣、五指山市南圣、永州市冷水灘區(qū)、常州市金壇區(qū)、遵義市習水縣、十堰市竹溪縣、江門市蓬江區(qū)、岳陽市平江縣
宜昌市秭歸縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市輝縣市、普洱市思茅區(qū)、贛州市會昌縣
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北京市通州區(qū)、北京市密云區(qū)、內蒙古錫林郭勒盟多倫縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、南昌市進賢縣、定西市安定區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、眉山市青神縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
東方市三家鎮(zhèn)、衢州市龍游縣、張家界市武陵源區(qū)、玉樹雜多縣、洛陽市澗西區(qū)、泰安市岱岳區(qū)、甘南迭部縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、昆明市石林彝族自治縣
萬寧市大茂鎮(zhèn)、綿陽市游仙區(qū)、永州市新田縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、韶關市曲江區(qū)
天水市秦安縣、蘭州市安寧區(qū)、伊春市伊美區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、菏澤市定陶區(qū)、涼山越西縣、淄博市張店區(qū)
麗水市縉云縣、銅陵市銅官區(qū)、安慶市懷寧縣、忻州市原平市、重慶市渝北區(qū)、蘭州市榆中縣、許昌市魏都區(qū)
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合肥市蜀山區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、紅河建水縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、南陽市鄧州市
合肥市廬陽區(qū)、滁州市定遠縣、南京市秦淮區(qū)、鐵嶺市昌圖縣、寧夏固原市西吉縣
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東莞市東坑鎮(zhèn)、滁州市定遠縣、葫蘆島市南票區(qū)、延安市子長市、儋州市海頭鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、荊門市京山市、海西蒙古族烏蘭縣、洛陽市孟津區(qū)、營口市老邊區(qū)
南充市營山縣、江門市臺山市、青島市嶗山區(qū)、內蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、臨沂市沂南縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、衡陽市祁東縣、昆明市嵩明縣
益陽市沅江市、儋州市光村鎮(zhèn)、黑河市五大連池市、鷹潭市余江區(qū)、馬鞍山市和縣、南陽市內鄉(xiāng)縣、晉中市靈石縣、雞西市城子河區(qū)、馬鞍山市當涂縣
惠州市惠城區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、舟山市普陀區(qū)、佳木斯市東風區(qū)、漯河市郾城區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、徐州市銅山區(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,其總參數為235B,僅為R1的三分之一。有機構測算,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調用工具的門檻,或將引發(fā)新一輪AI應用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產品負責人馮雷(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,工具調用能力已經進步了非常多。

Agent行業(yè)急需工具調用能力高的模型
Agent對模型能力的需求,取決于該 Agent 的任務復雜性和自治程度。
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語言理解與生成、工具使用與調用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡單來說,其需要準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,把復雜目標拆成子任務、按序執(zhí)行。同時,這個系統(tǒng)還要理解和調用外部工具的流程,并執(zhí)行API調用。
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,在復雜的基于代理的任務中在開源模型中表現(xiàn)領先。
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用(function calling)能力,結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架,將大大降低編碼復雜性,實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務。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)一個帶有設定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時,千問3在基礎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應用行業(yè)調用模型的成本更低,調用更方便,這勢必會促進更多新Agent以及AI應用的涌現(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可按需設置“思考預算”(即預期最大深度思考的tokens數量),進行不同程度的思考,靈活滿足AI應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)新應用。
在馮雷看來,Qwen 系列模型,因為開源、小巧、好微調的特點,已經成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學習研究也都依賴Qwen 系列的高質量基座,因為基座模型的質量決定了后續(xù)強化學習的上限。

阿里云走到第16個年頭,全面重構了一個從底層硬件到計算、存儲、網絡、數據處理、模型訓練和推理平臺的全棧技術架構體系,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據、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。它是第一個能夠準確回答有關火箭發(fā)動機或電化學技術問題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國際上同樣有較高的關注度。
清華大學人工智能研究院常務副院長、歐洲人文和自然科學院外籍院士孫茂松表示,近年來在人工智能領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品極大推動了國內大模型的開源路線,這無疑為緩解技術壟斷,推動技術平權,提升人工智能的普惠性,無疑具有十分重要的作用。
目前,海內外開源社區(qū)中Qwen的衍生模型數量已突破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,外界看來似乎“漫不經心”,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。
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