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臨滄市鳳慶縣、濱州市沾化區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、西雙版納勐臘縣、牡丹江市陽明區(qū)、綿陽市鹽亭縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)
海南貴德縣、溫州市龍港市、安康市平利縣、永州市江永縣、廣西百色市田陽區(qū)、海南同德縣、衢州市江山市
文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、九江市湖口縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、通化市柳河縣、紹興市新昌縣、揭陽市惠來縣
貴陽市白云區(qū)、延邊龍井市、榆林市榆陽區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、延安市延川縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、長治市屯留區(qū)
三亞市吉陽區(qū)、銅陵市義安區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、岳陽市湘陰縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、海西蒙古族德令哈市、宜春市豐城市、九江市都昌縣
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
荊州市監(jiān)利市、遼陽市遼陽縣、宣城市郎溪縣、廣安市廣安區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、重慶市石柱土家族自治縣
內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、澄邁縣金江鎮(zhèn)、安康市旬陽市、天津市紅橋區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、達(dá)州市宣漢縣
三門峽市澠池縣、張掖市臨澤縣、儋州市王五鎮(zhèn)、雅安市石棉縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、臨汾市浮山縣、寧德市周寧縣、寶雞市扶風(fēng)縣、玉樹囊謙縣、甘南卓尼縣
東方市感城鎮(zhèn)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、寧夏中衛(wèi)市海原縣、中山市神灣鎮(zhèn)、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、東方市四更鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、黃南澤庫縣
南充市儀隴縣、宿遷市宿城區(qū)、漢中市佛坪縣、德陽市中江縣、吉安市永豐縣
惠州市惠陽區(qū)、福州市倉山區(qū)、西寧市城東區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)、泉州市南安市、金華市東陽市、中山市大涌鎮(zhèn)、揭陽市普寧市、肇慶市端州區(qū)
雞西市梨樹區(qū)、河源市連平縣、綿陽市游仙區(qū)、泉州市石獅市、嘉興市嘉善縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)
臨夏永靖縣、齊齊哈爾市訥河市、泰州市海陵區(qū)、北京市房山區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、重慶市巴南區(qū)、吉安市吉水縣、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、南昌市灣里區(qū)
大興安嶺地區(qū)塔河縣、焦作市中站區(qū)、伊春市金林區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、菏澤市東明縣、臨沂市郯城縣、福州市倉山區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、三明市寧化縣
懷化市麻陽苗族自治縣、莆田市涵江區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、西寧市城東區(qū)、邵陽市新邵縣、岳陽市平江縣、昭通市魯?shù)榭h、許昌市建安區(qū)、長沙市長沙縣
畢節(jié)市黔西市、昭通市昭陽區(qū)、安陽市龍安區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、貴陽市白云區(qū)、三明市將樂縣、梅州市大埔縣、臺(tái)州市路橋區(qū)、東營市墾利區(qū)
濟(jì)南市商河縣、貴陽市修文縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、樂山市市中區(qū)、龍巖市連城縣、麗江市永勝縣、日照市東港區(qū)
洛陽市洛龍區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、邵陽市城步苗族自治縣、朔州市平魯區(qū)、呂梁市石樓縣、楚雄永仁縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、廣西柳州市融安縣
重慶市綦江區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、武漢市蔡甸區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、永州市新田縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、深圳市坪山區(qū)
東方市大田鎮(zhèn)、綏化市海倫市、運(yùn)城市稷山縣、葫蘆島市龍港區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、南昌市新建區(qū)、湘西州花垣縣、黔南獨(dú)山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、襄陽市宜城市
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株洲市攸縣、鷹潭市月湖區(qū)、周口市西華縣、綿陽市涪城區(qū)、晉中市祁縣、廣西貴港市港北區(qū)、天水市張家川回族自治縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、漢中市略陽縣、上海市青浦區(qū)
榆林市定邊縣、鐵嶺市鐵嶺縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、甘南瑪曲縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、太原市迎澤區(qū)、永州市藍(lán)山縣、黑河市遜克縣
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忻州市靜樂縣、昭通市水富市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、瀘州市敘永縣、泰安市岱岳區(qū)、恩施州利川市
本溪市南芬區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、內(nèi)江市東興區(qū)、直轄縣潛江市、宿遷市宿城區(qū)、荊州市沙市區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、鞍山市立山區(qū)、牡丹江市東安區(qū)
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延安市宜川縣、臨夏康樂縣、撫順市望花區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市、天津市北辰區(qū)、白山市臨江市、重慶市榮昌區(qū)、宜昌市伍家崗區(qū)、商丘市睢陽區(qū)
廣西玉林市興業(yè)縣、龍巖市武平縣、安慶市望江縣、滁州市南譙區(qū)、焦作市武陟縣、蕪湖市繁昌區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、榆林市子洲縣
贛州市章貢區(qū)、張家界市慈利縣、五指山市通什、宜昌市伍家崗區(qū)、忻州市河曲縣、孝感市孝昌縣、益陽市赫山區(qū)、上海市長寧區(qū)、孝感市安陸市、甘孜新龍縣
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湘潭市韶山市、中山市中山港街道、江門市鶴山市、平?jīng)鍪袥艽h、雅安市寶興縣、福州市永泰縣、宣城市宣州區(qū)、運(yùn)城市新絳縣
大理祥云縣、馬鞍山市花山區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、延安市黃龍縣、吉林市船營區(qū)
濟(jì)南市歷城區(qū)、自貢市富順縣、廣州市花都區(qū)、忻州市河曲縣、廣西梧州市藤縣、綏化市肇東市、吉安市新干縣、四平市伊通滿族自治縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、延邊龍井市
涼山雷波縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、重慶市忠縣、麗江市古城區(qū)、丹東市振安區(qū)、平頂山市寶豐縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、四平市雙遼市、安陽市林州市
吉安市峽江縣、黔東南臺(tái)江縣、宿遷市泗洪縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、汕頭市龍湖區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、樂山市夾江縣
南京市六合區(qū)、邵陽市邵東市、慶陽市正寧縣、咸陽市永壽縣、重慶市江北區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、玉溪市華寧縣、郴州市資興市
淮北市烈山區(qū)、深圳市寶安區(qū)、南陽市唐河縣、肇慶市鼎湖區(qū)、衢州市常山縣、海西蒙古族德令哈市、瓊海市長坡鎮(zhèn)、黃山市休寧縣、?？谑忻捞m區(qū)、郴州市嘉禾縣
天水市麥積區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、九江市都昌縣、濱州市陽信縣、棗莊市市中區(qū)、延安市吳起縣、婁底市雙峰縣
巴中市巴州區(qū)、北京市順義區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、延邊延吉市、湘西州花垣縣
臨汾市大寧縣、榆林市定邊縣、朝陽市龍城區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、鄭州市二七區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、晉中市昔陽縣
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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(cè)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(cè)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(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(cè)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(cè)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(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(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(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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