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南京市浦口區(qū)、曲靖市宣威市、咸陽市永壽縣、荊門市掇刀區(qū)、宣城市績溪縣、廣西百色市田林縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、綿陽市三臺縣、邵陽市邵東市、上饒市萬年縣
西安市雁塔區(qū)、雞西市虎林市、中山市小欖鎮(zhèn)、廣西柳州市融安縣、大慶市薩爾圖區(qū)、無錫市新吳區(qū)
南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、馬鞍山市含山縣、黔東南從江縣、安慶市宜秀區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣西防城港市防城區(qū)
中山市神灣鎮(zhèn)、濟南市天橋區(qū)、滁州市全椒縣、本溪市溪湖區(qū)、攀枝花市西區(qū)、鄭州市惠濟區(qū)、威海市文登區(qū)、濱州市沾化區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)
新鄉(xiāng)市原陽縣、滁州市瑯琊區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、福州市羅源縣、忻州市岢嵐縣
馬鞍山市雨山區(qū)、湖州市長興縣、韶關(guān)市南雄市、郴州市安仁縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、臨汾市汾西縣、濟南市長清區(qū)、達州市通川區(qū)、麗江市華坪縣、咸陽市淳化縣
揚州市儀征市、南充市高坪區(qū)、廣西桂林市雁山區(qū)、隨州市廣水市、襄陽市襄州區(qū)、信陽市光山縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)
韶關(guān)市樂昌市、商丘市睢縣、涼山西昌市、東莞市長安鎮(zhèn)、威海市榮成市、西安市臨潼區(qū)
中山市南朗鎮(zhèn)、懷化市通道侗族自治縣、運城市永濟市、咸陽市旬邑縣、贛州市石城縣、大理賓川縣、牡丹江市林口縣、吉林市龍?zhí)秴^(qū)
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錦州市義縣、泰州市靖江市、周口市鹿邑縣、常德市漢壽縣、臨滄市鳳慶縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、呂梁市汾陽市、濟寧市魚臺縣
中山市南頭鎮(zhèn)、鶴壁市山城區(qū)、定西市渭源縣、黑河市愛輝區(qū)、安康市平利縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、達州市大竹縣、東營市東營區(qū)、威海市榮成市
南通市海安市、廣西防城港市防城區(qū)、哈爾濱市五常市、鄂州市梁子湖區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、揭陽市榕城區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、涼山寧南縣
德州市夏津縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、昭通市綏江縣、涼山會理市、煙臺市芝罘區(qū)、臺州市臨海市、文昌市文城鎮(zhèn)
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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，登頂全球最強開源模型。
千問3是國內(nèi)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(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機構(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(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)品負責(zé)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(diào)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(diào)用能力已經(jīng)進步了非常多。
Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對模型能力的需求，取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上，一個強健的Agent系統(tǒng)對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(fù)雜目標拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時，這個系統(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?？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)中在開源模型中表現(xiàn)領(lǐng)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(diào)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(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，實現(xiàn)高效的手機及電腦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)一個帶有設(shè)定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時，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，這勢必會促進更多新Agent以及AI應(yīng)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(shù)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(shè)置“思考預(yù)算”（即預(yù)期最大深度思考的tokens數(shù)量），進行不同程度的思考，靈活滿足AI應(yīng)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(jù)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(yīng)用。
在馮雷看來，Qwen 系列模型，因為開源、小巧、好微調(diào)的特點，已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因為基座模型的質(zhì)量決定了后續(xù)強化學(xué)習(xí)的上限。
阿里云走到第16個年頭，全面重構(gòu)了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺的全棧技術(shù)架構(gòu)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(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，背后其實是整個云計算和數(shù)據(jù)、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(guān)火箭發(fā)動機或電化學(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(zhuǎn)，外界看來似乎“漫不經(jīng)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(shù)。
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