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廣西崇左市寧明縣、鞍山市立山區(qū)、西寧市城西區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、七臺河市桃山區(qū)、北京市昌平區(qū)
南充市嘉陵區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、青島市黃島區(qū)、江門市臺山市、駐馬店市泌陽縣、齊齊哈爾市泰來縣、北京市延慶區(qū)、麗水市松陽縣、重慶市巫山縣、成都市金堂縣
海西蒙古族德令哈市、晉中市祁縣、紅河蒙自市、漳州市薌城區(qū)、寧夏銀川市永寧縣
北京市門頭溝區(qū)、河源市龍川縣、六安市裕安區(qū)、溫州市樂清市、洛陽市孟津區(qū)、周口市川匯區(qū)、阜陽市界首市、昭通市彝良縣
蘭州市皋蘭縣、郴州市汝城縣、慶陽市華池縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、六安市金安區(qū)、宣城市宣州區(qū)
西安市周至縣、中山市小欖鎮(zhèn)、自貢市大安區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、海南貴德縣、河源市源城區(qū)、許昌市長葛市
淮安市金湖縣、九江市永修縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、孝感市大悟縣、晉城市沁水縣、武漢市武昌區(qū)
東莞市長安鎮(zhèn)、岳陽市岳陽樓區(qū)、文山西疇縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、泉州市金門縣、咸陽市涇陽縣、果洛瑪多縣
濟(jì)南市市中區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、瀘州市古藺縣、贛州市尋烏縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、寧波市鄞州區(qū)、永州市江永縣
海西蒙古族天峻縣、周口市川匯區(qū)、自貢市榮縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、黃岡市黃州區(qū)、撫州市資溪縣、紅河彌勒市、鐵嶺市清河區(qū)、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、株洲市淥口區(qū)
肇慶市廣寧縣、廈門市湖里區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、延邊汪清縣、成都市新都區(qū)、江門市蓬江區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)、晉城市城區(qū)、天津市濱海新區(qū)
吉林市船營區(qū)、哈爾濱市五常市、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、寶雞市太白縣、連云港市贛榆區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、松原市乾安縣、西安市鄠邑區(qū)
長沙市長沙縣、永州市道縣、溫州市瑞安市、鐵嶺市鐵嶺縣、文昌市文城鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、隴南市成縣、重慶市九龍坡區(qū)、瓊海市塔洋鎮(zhèn)
永州市零陵區(qū)、福州市馬尾區(qū)、婁底市婁星區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、牡丹江市穆棱市、漳州市南靖縣、渭南市蒲城縣、張掖市臨澤縣、廈門市湖里區(qū)、駐馬店市確山縣
吉林市舒蘭市、鎮(zhèn)江市句容市、甘南臨潭縣、昆明市呈貢區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、安順市普定縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
西雙版納勐臘縣、宜昌市伍家崗區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、德州市樂陵市、安康市鎮(zhèn)坪縣、雞西市虎林市、廣西桂林市七星區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、漳州市龍海區(qū)
漢中市略陽縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、銅川市王益區(qū)、衢州市開化縣、駐馬店市平輿縣、南平市武夷山市、廣西南寧市青秀區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、黃山市休寧縣
錦州市古塔區(qū)、天津市寧河區(qū)、臨汾市霍州市、寶雞市鳳縣、寧波市慈溪市、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、信陽市固始縣、贛州市于都縣、東莞市厚街鎮(zhèn)
宣城市涇縣、杭州市濱江區(qū)、湖州市長興縣、常德市安鄉(xiāng)縣、雞西市滴道區(qū)、晉中市榆次區(qū)
銅陵市義安區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、周口市扶溝縣、大連市沙河口區(qū)、漳州市平和縣、重慶市開州區(qū)、昭通市水富市、廣西南寧市江南區(qū)
臨汾市古縣、達(dá)州市渠縣、蘇州市吳江區(qū)、鷹潭市貴溪市、甘孜稻城縣
玉溪市江川區(qū)、婁底市婁星區(qū)、宜賓市珙縣、昭通市魯?shù)榭h、中山市黃圃鎮(zhèn)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、南昌市灣里區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、十堰市鄖西縣
資陽市安岳縣、上海市崇明區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、綏化市慶安縣、朔州市右玉縣、上饒市鉛山縣
周口市商水縣、昆明市嵩明縣、湘西州吉首市、廣西南寧市邕寧區(qū)、金華市永康市、九江市德安縣、北京市平谷區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、玉溪市澄江市、吉安市安福縣
永州市江華瑤族自治縣、宜昌市猇亭區(qū)、徐州市賈汪區(qū)、甘南舟曲縣、長春市南關(guān)區(qū)、安陽市滑縣、惠州市博羅縣
哈爾濱市呼蘭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、廣西河池市天峨縣、合肥市巢湖市、南昌市青云譜區(qū)、東莞市東城街道、南平市松溪縣、煙臺市萊州市、渭南市潼關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市
黃南澤庫縣、通化市二道江區(qū)、昭通市鹽津縣、滁州市瑯琊區(qū)、漢中市略陽縣、牡丹江市陽明區(qū)、邵陽市綏寧縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、湛江市霞山區(qū)
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北京市平谷區(qū)、寶雞市金臺區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、舟山市普陀區(qū)、隴南市徽縣、大慶市肇源縣、岳陽市云溪區(qū)、長治市上黨區(qū)、鄭州市中原區(qū)
萬寧市后安鎮(zhèn)、盤錦市興隆臺區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、晉中市靈石縣、定西市岷縣、漯河市召陵區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、焦作市山陽區(qū)
澄邁縣老城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、保山市隆陽區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、三門峽市盧氏縣、寶雞市隴縣
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、葫蘆島市連山區(qū)、淮南市八公山區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、白城市洮南市、衡陽市衡山縣、眉山市彭山區(qū)、襄陽市宜城市、茂名市化州市、杭州市余杭區(qū)
蘭州市紅古區(qū)、九江市共青城市、廣西百色市田東縣、漢中市城固縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、南京市浦口區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、龍巖市連城縣、廣西百色市那坡縣、銅仁市沿河土家族自治縣
大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、長治市壺關(guān)縣、牡丹江市寧安市、撫州市南豐縣、杭州市西湖區(qū)、綏化市青岡縣、廣州市越秀區(qū)、大理大理市、玉溪市紅塔區(qū)
文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、徐州市鼓樓區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西來賓市象州縣、牡丹江市陽明區(qū)、濱州市鄒平市、湘潭市雨湖區(qū)、瀘州市古藺縣、重慶市黔江區(qū)
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自貢市富順縣、海東市化隆回族自治縣、廣西河池市南丹縣、茂名市電白區(qū)、五指山市水滿、宜賓市敘州區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
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內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、廣西賀州市富川瑤族自治縣、荊州市荊州區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、嘉興市南湖區(qū)、海東市互助土族自治縣、揭陽市揭東區(qū)、大連市沙河口區(qū)、紅河石屏縣
齊齊哈爾市碾子山區(qū)、武威市古浪縣、定西市安定區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、安陽市滑縣、雙鴨山市尖山區(qū)
廣州市番禺區(qū)、海北門源回族自治縣、大同市渾源縣、昭通市水富市、福州市平潭縣、安慶市懷寧縣、泰安市東平縣、麗江市古城區(qū)
商丘市柘城縣、三亞市吉陽區(qū)、黑河市孫吳縣、上海市黃浦區(qū)、贛州市瑞金市、淮北市烈山區(qū)、三門峽市湖濱區(qū)、德州市平原縣、重慶市黔江區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
沈陽市渾南區(qū)、涼山布拖縣、普洱市西盟佤族自治縣、南充市蓬安縣、牡丹江市西安區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開源模型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，阿里巴巴開源新一代通義千問模型Qwen3，參數(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。Qwen3是國內(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，對簡單需求可低算力“秒回”答案，對復(fù)雜問題可多步驟“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，熱門模型中只有千問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”，這類似于人類在回答簡單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對復(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)，將非思考模式無縫整合到思考模型中。
評測顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國產(chǎn)模型及全球開源模型的性能新高。其中，在奧數(shù)水平的AIME25測評中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評估模型人類偏好對齊的ArenaHard測評中，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模型可跨級超越Qwen2.5-72B性能。
Qwen3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，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)議開源，并首次支持119多種語言，全球開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺下載模型并商用，也可以通過阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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