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黑河市愛輝區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、昭通市巧家縣、合肥市長豐縣、德陽市廣漢市、遵義市正安縣、濟(jì)寧市微山縣
清遠(yuǎn)市連州市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、長治市上黨區(qū)、吉安市新干縣、連云港市贛榆區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、重慶市南川區(qū)、寧夏石嘴山市平羅縣、廣西防城港市港口區(qū)
寧德市古田縣、眉山市洪雅縣、南昌市南昌縣、甘孜巴塘縣、威海市榮成市、廣西北海市鐵山港區(qū)、牡丹江市東寧市、岳陽市云溪區(qū)
廣元市利州區(qū)、遼源市西安區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、紅河石屏縣、臨沂市蘭陵縣、日照市嵐山區(qū)、泰州市泰興市
直轄縣天門市、綿陽市平武縣、文山麻栗坡縣、臨夏永靖縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、平頂山市寶豐縣、焦作市解放區(qū)
煙臺(tái)市芝罘區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、永州市東安縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、黃岡市蘄春縣、漢中市漢臺(tái)區(qū)
哈爾濱市阿城區(qū)、金昌市永昌縣、菏澤市鄄城縣、大連市長海縣、濟(jì)寧市微山縣、甘南卓尼縣
商丘市梁園區(qū)、宿州市靈璧縣、渭南市華陰市、邵陽市新邵縣、臨沂市沂南縣、泉州市晉江市、泰州市高港區(qū)
營口市站前區(qū)、迪慶德欽縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、廣西柳州市魚峰區(qū)、呂梁市汾陽市
昆明市五華區(qū)、荊州市松滋市、廣西桂林市資源縣、南充市高坪區(qū)、常德市武陵區(qū)、贛州市章貢區(qū)、金華市東陽市、白銀市靖遠(yuǎn)縣、沈陽市沈河區(qū)
成都市新津區(qū)、漯河市舞陽縣、宿州市埇橋區(qū)、甘孜九龍縣、鹽城市大豐區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、黃南同仁市
雙鴨山市寶清縣、焦作市修武縣、淮南市田家庵區(qū)、黔南獨(dú)山縣、南京市高淳區(qū)、晉中市和順縣
湛江市遂溪縣、延安市富縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、福州市平潭縣、江門市蓬江區(qū)、溫州市洞頭區(qū)、陽江市陽春市、海東市互助土族自治縣、渭南市華陰市、鞍山市千山區(qū)
許昌市襄城縣、池州市石臺(tái)縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、濮陽市濮陽縣、無錫市梁溪區(qū)、蘭州市紅古區(qū)、撫州市崇仁縣
懷化市麻陽苗族自治縣、中山市大涌鎮(zhèn)、淮安市清江浦區(qū)、大同市廣靈縣、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、贛州市信豐縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
東營市利津縣、七臺(tái)河市勃利縣、運(yùn)城市河津市、成都市蒲江縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、忻州市原平市、玉樹雜多縣、慶陽市西峰區(qū)
酒泉市金塔縣、洛陽市西工區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、運(yùn)城市夏縣、南通市如東縣、朔州市朔城區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、廣西防城港市上思縣、遼陽市白塔區(qū)
漢中市佛坪縣、寧夏吳忠市青銅峽市、吉林市昌邑區(qū)、北京市平谷區(qū)、周口市商水縣、南充市營山縣、株洲市荷塘區(qū)
黔西南貞豐縣、長治市潞城區(qū)、重慶市武隆區(qū)、益陽市赫山區(qū)、達(dá)州市開江縣、鶴崗市興安區(qū)、鄭州市金水區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、成都市都江堰市、忻州市神池縣
南充市營山縣、北京市豐臺(tái)區(qū)、白城市洮北區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、瀘州市敘永縣、雞西市雞東縣、寧德市古田縣、黃南尖扎縣、中山市東區(qū)街道
洛陽市老城區(qū)、沈陽市康平縣、上饒市德興市、重慶市江津區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、株洲市天元區(qū)、云浮市郁南縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、西雙版納景洪市、鄭州市登封市
涼山昭覺縣、渭南市臨渭區(qū)、昭通市鹽津縣、中山市西區(qū)街道、牡丹江市陽明區(qū)、廈門市集美區(qū)、丹東市振安區(qū)
樂山市沙灣區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、遂寧市安居區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、大同市云岡區(qū)、貴陽市開陽縣、合肥市廬江縣、廣西柳州市柳北區(qū)
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)
駐馬店市泌陽縣、玉樹囊謙縣、重慶市渝中區(qū)、濮陽市范縣、張掖市臨澤縣、成都市溫江區(qū)、株洲市炎陵縣、安陽市湯陰縣
甘孜色達(dá)縣、濱州市沾化區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、延安市黃陵縣、東方市四更鎮(zhèn)
宣城市旌德縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、東營市東營區(qū)、上海市徐匯區(qū)、蘭州市西固區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、臨滄市永德縣
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臨沂市蘭陵縣、淮南市八公山區(qū)、鹽城市濱?？h、寧德市屏南縣、青島市萊西市
朝陽市龍城區(qū)、嘉興市嘉善縣、贛州市會(huì)昌縣、寧夏銀川市靈武市、臨高縣多文鎮(zhèn)、阜新市細(xì)河區(qū)、遵義市綏陽縣
鐵嶺市昌圖縣、廣安市岳池縣、北京市懷柔區(qū)、麗江市華坪縣、廣元市昭化區(qū)、咸寧市崇陽縣、綏化市蘭西縣、成都市新津區(qū)
長治市黎城縣、溫州市樂清市、伊春市大箐山縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、黃石市鐵山區(qū)、廣州市黃埔區(qū)
漢中市鎮(zhèn)巴縣、延邊延吉市、金華市永康市、隴南市西和縣、郴州市宜章縣、遼源市龍山區(qū)、廣西百色市西林縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、北京市懷柔區(qū)、焦作市山陽區(qū)
六盤水市鐘山區(qū)、長春市二道區(qū)、廣西玉林市陸川縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、定西市渭源縣、重慶市開州區(qū)
岳陽市平江縣、曲靖市陸良縣、撫州市臨川區(qū)、惠州市博羅縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、延安市甘泉縣
重慶市奉節(jié)縣、玉樹玉樹市、楚雄雙柏縣、寧德市蕉城區(qū)、甘孜丹巴縣、襄陽市谷城縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
畢節(jié)市赫章縣、涼山德昌縣、深圳市福田區(qū)、遵義市仁懷市、淄博市博山區(qū)、黔南龍里縣、青島市城陽區(qū)、黔西南晴隆縣、梅州市梅江區(qū)
銅仁市思南縣、寧德市壽寧縣、瀘州市江陽區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、福州市倉山區(qū)、寧波市象山縣
岳陽市臨湘市、長春市二道區(qū)、撫順市撫順縣、紅河個(gè)舊市、煙臺(tái)市棲霞市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗
廣西柳州市柳北區(qū)、酒泉市玉門市、延安市子長市、漯河市召陵區(qū)、果洛瑪多縣、湖州市安吉縣、銅仁市印江縣、白銀市白銀區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
眉山市洪雅縣、臨滄市永德縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、北京市順義區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、營口市大石橋市、黔東南麻江縣、東莞市莞城街道、楚雄元謀縣
宿州市碭山縣、七臺(tái)河市新興區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、五指山市南圣、大連市莊河市、周口市鹿邑縣
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常德市臨澧縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、上饒市德興市、湘潭市雨湖區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、廣西玉林市容縣、重慶市綦江區(qū)
雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、上海市浦東新區(qū)、葫蘆島市興城市、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、重慶市秀山縣、株洲市醴陵市、寧夏中衛(wèi)市海原縣
鶴壁市鶴山區(qū)、漢中市佛坪縣、南昌市東湖區(qū)、中山市南朗鎮(zhèn)、五指山市水滿
徐州市新沂市、齊齊哈爾市訥河市、黃岡市黃州區(qū)、延安市寶塔區(qū)、合肥市肥東縣
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雙鴨山市嶺東區(qū)、上海市金山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、廣西百色市右江區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、廣西河池市南丹縣、平?jīng)鍪袥艽h、廣西百色市靖西市
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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(duì)簡單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)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(duì)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(píng)測(cè)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(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)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(jí)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(tái)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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