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重慶市石柱土家族自治縣、廈門市翔安區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、慶陽市寧縣、無錫市惠山區(qū)、臨汾市大寧縣、白山市江源區(qū)
本溪市南芬區(qū)、陽泉市盂縣、保山市昌寧縣、中山市石岐街道、廣州市南沙區(qū)、德州市樂陵市、安康市嵐皋縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
蕪湖市鳩江區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、宜春市萬載縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、達(dá)州市渠縣、鷹潭市余江區(qū)、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、徐州市銅山區(qū)
淄博市張店區(qū)、平頂山市郟縣、盤錦市興隆臺區(qū)、長治市武鄉(xiāng)縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、青島市嶗山區(qū)
甘南瑪曲縣、廣西河池市金城江區(qū)、福州市閩侯縣、三明市三元區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、寧夏固原市隆德縣
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、上海市虹口區(qū)、商丘市睢縣、十堰市鄖西縣、榆林市府谷縣、武威市天祝藏族自治縣
濰坊市青州市、盤錦市盤山縣、湘西州花垣縣、吉安市吉安縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)
普洱市思茅區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、宣城市涇縣、青島市李滄區(qū)、臺州市溫嶺市、海東市互助土族自治縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、伊春市友好區(qū)、無錫市新吳區(qū)、臺州市黃巖區(qū)
成都市新都區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、呂梁市交城縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、雙鴨山市尖山區(qū)、岳陽市岳陽縣
上海市閔行區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、陽江市江城區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、貴陽市息烽縣、沈陽市沈河區(qū)、重慶市忠縣、慶陽市合水縣
重慶市巫溪縣、六盤水市六枝特區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、安慶市宿松縣、株洲市荷塘區(qū)、大同市靈丘縣、開封市尉氏縣、周口市項(xiàng)城市
郴州市桂東縣、煙臺市海陽市、寶雞市隴縣、廣西百色市田東縣、駐馬店市遂平縣、延安市延長縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、肇慶市廣寧縣、合肥市瑤海區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣
武漢市硚口區(qū)、長春市寬城區(qū)、江門市恩平市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、金華市永康市、定西市安定區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、舟山市嵊泗縣
阿壩藏族羌族自治州小金縣、瀘州市敘永縣、呂梁市交口縣、鶴崗市蘿北縣、馬鞍山市含山縣、廣元市昭化區(qū)、延安市寶塔區(qū)、常德市桃源縣、哈爾濱市道里區(qū)
葫蘆島市興城市、平?jīng)鍪徐`臺縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、儋州市排浦鎮(zhèn)、黔西南安龍縣、阜陽市潁泉區(qū)
孝感市孝南區(qū)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、咸陽市乾縣、儋州市大成鎮(zhèn)、呂梁市石樓縣、廈門市集美區(qū)、臺州市椒江區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
酒泉市金塔縣、大連市長?？h、莆田市秀嶼區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、吉安市吉安縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、呂梁市石樓縣、紅河個(gè)舊市、湛江市霞山區(qū)
平頂山市郟縣、益陽市安化縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、瀘州市瀘縣、天水市甘谷縣、南平市建甌市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)
綏化市安達(dá)市、寧夏石嘴山市平羅縣、鞍山市鐵東區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、遵義市赤水市、黔東南丹寨縣
廣西桂林市秀峰區(qū)、玉溪市易門縣、馬鞍山市和縣、雅安市天全縣、濱州市鄒平市
湛江市雷州市、?？谑协偵絽^(qū)、南充市嘉陵區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、韶關(guān)市新豐縣、渭南市澄城縣
上饒市婺源縣、濱州市沾化區(qū)、聊城市東阿縣、信陽市平橋區(qū)、武漢市江夏區(qū)、宜春市豐城市、廣西桂林市龍勝各族自治縣、錦州市凌河區(qū)、海南興海縣、馬鞍山市雨山區(qū)
九江市永修縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、黔西南普安縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、咸陽市彬州市
宣城市涇縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、天津市津南區(qū)、福州市羅源縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、甘孜新龍縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)
鎮(zhèn)江市句容市、文昌市錦山鎮(zhèn)、遵義市湄潭縣、朝陽市凌源市、銅仁市思南縣、黔東南麻江縣、海東市互助土族自治縣、懷化市芷江侗族自治縣
本溪市明山區(qū)、海南貴德縣、溫州市文成縣、上海市虹口區(qū)、雙鴨山市饒河縣、朔州市懷仁市、廣西貴港市港北區(qū)
昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、安順市西秀區(qū)、太原市晉源區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、上饒市余干縣、泉州市晉江市、懷化市鶴城區(qū)
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鄭州市新鄭市、遼陽市遼陽縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、鄂州市華容區(qū)、廣西桂林市資源縣、鐵嶺市開原市、焦作市解放區(qū)
聊城市莘縣、玉樹治多縣、汕尾市陸河縣、廣西崇左市大新縣、西寧市城西區(qū)、贛州市于都縣、儋州市排浦鎮(zhèn)
綏化市望奎縣、宿州市碭山縣、荊門市京山市、亳州市譙城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、銅川市王益區(qū)、遵義市匯川區(qū)、濰坊市安丘市
重慶市巫溪縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、南陽市南召縣、黔東南錦屏縣、馬鞍山市雨山區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、安陽市內(nèi)黃縣、上饒市萬年縣、懷化市洪江市
東莞市厚街鎮(zhèn)、綏化市望奎縣、佛山市順德區(qū)、焦作市武陟縣、荊門市掇刀區(qū)、南陽市淅川縣、南京市浦口區(qū)、煙臺市萊州市、撫州市資溪縣
景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、西安市藍(lán)田縣、錦州市凌海市、遼陽市宏偉區(qū)、紅河綠春縣、邵陽市新寧縣、上海市青浦區(qū)、淄博市沂源縣、長治市平順縣、重慶市城口縣
儋州市和慶鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、鶴崗市向陽區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、贛州市章貢區(qū)、滁州市南譙區(qū)、德州市禹城市、瓊海市龍江鎮(zhèn)
宣城市宣州區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、邵陽市新邵縣、遼源市東遼縣、洛陽市洛龍區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)
朝陽市北票市、吉林市昌邑區(qū)、延安市宜川縣、黃岡市英山縣、盤錦市雙臺子區(qū)
南陽市淅川縣、廣西柳州市柳城縣、咸陽市秦都區(qū)、臨沂市莒南縣、銅川市耀州區(qū)
成都市青羊區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、海北海晏縣、懷化市中方縣、白城市大安市、寶雞市岐山縣、樂山市五通橋區(qū)
杭州市西湖區(qū)、西寧市城中區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、五指山市番陽、德陽市旌陽區(qū)、廣西河池市東蘭縣、湛江市廉江市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
岳陽市臨湘市、三門峽市靈寶市、葫蘆島市南票區(qū)、太原市古交市、常德市漢壽縣
丹東市振興區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、通化市通化縣、宿遷市泗洪縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、濱州市沾化區(qū)、運(yùn)城市新絳縣、遼陽市燈塔市、開封市龍亭區(qū)
濰坊市寒亭區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、揚(yáng)州市邗江區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、亳州市譙城區(qū)、涼山美姑縣、涼山德昌縣
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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(fù)責(zé)人馮雷（橘子）在社交媒體上發(fā)布了他的測試體驗(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(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，這勢必會促進(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(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、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(jì)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(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(gè)能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動機(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(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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