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黃岡市黃梅縣、安康市石泉縣、廣西南寧市江南區(qū)、安陽市林州市、莆田市仙游縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、上饒市鉛山縣、廣西賀州市昭平縣
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巴中市通江縣、宜昌市枝江市、西安市周至縣、大同市新榮區(qū)、河源市紫金縣、綏化市肇東市
廣西百色市那坡縣、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、湖州市吳興區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、衡陽市衡陽縣、徐州市豐縣、海南興?？h、肇慶市端州區(qū)、煙臺(tái)市海陽市
廣西百色市田林縣、湘西州鳳凰縣、濰坊市坊子區(qū)、臺(tái)州市溫嶺市、洛陽市偃師區(qū)
天津市紅橋區(qū)、白山市撫松縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、齊齊哈爾市克山縣
清遠(yuǎn)市陽山縣、沈陽市鐵西區(qū)、武威市民勤縣、廣州市增城區(qū)、焦作市山陽區(qū)、廈門市湖里區(qū)、長(zhǎng)春市德惠市、鹽城市濱?？h、茂名市化州市
延安市子長(zhǎng)市、紹興市新昌縣、漳州市華安縣、五指山市番陽、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、遂寧市安居區(qū)
蘇州市相城區(qū)、恩施州咸豐縣、黔西南貞豐縣、文山西疇縣、廣元市蒼溪縣、沈陽市康平縣、太原市古交市、杭州市余杭區(qū)
楚雄姚安縣、天津市武清區(qū)、廣州市越秀區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、安康市寧陜縣、廣西北海市銀海區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、杭州市余杭區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣、哈爾濱市延壽縣、重慶市合川區(qū)、臺(tái)州市仙居縣、杭州市余杭區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)
安陽市內(nèi)黃縣、上海市寶山區(qū)、龍巖市連城縣、阜新市新邱區(qū)、濰坊市奎文區(qū)、楚雄永仁縣、汕頭市龍湖區(qū)、昭通市彝良縣、青島市膠州市、黃山市祁門縣
濱州市濱城區(qū)、撫州市臨川區(qū)、東營(yíng)市廣饒縣、九江市瑞昌市、昭通市巧家縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、果洛瑪多縣、珠海市金灣區(qū)、黔東南榕江縣、東莞市黃江鎮(zhèn)
恩施州恩施市、福州市福清市、黔南龍里縣、常德市津市市、北京市門頭溝區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、湛江市麻章區(qū)、廣西柳州市柳城縣、昆明市石林彝族自治縣、丹東市振安區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
鞍山市鐵東區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、孝感市孝昌縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、濱州市鄒平市
安慶市太湖縣、紅河彌勒市、廣西北海市銀海區(qū)、慶陽市慶城縣、信陽市羅山縣、雅安市名山區(qū)、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、鷹潭市月湖區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市、中山市西區(qū)街道、商丘市梁園區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、本溪市平山區(qū)
廣西桂林市資源縣、白銀市平川區(qū)、臨汾市蒲縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、遼陽市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、長(zhǎng)春市寬城區(qū)
阿壩藏族羌族自治州小金縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、淮北市烈山區(qū)、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、寧波市奉化區(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?jī)H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(guó)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(jiǎn)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(jiǎn)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(guó)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(guó)Llama，成為全球第一開源模型。
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