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宜昌市伍家崗區(qū)、濱州市沾化區(qū)、溫州市龍港市、宜昌市宜都市、海東市樂(lè)都區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西南寧市興寧區(qū)、五指山市毛陽(yáng)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、周口市川匯區(qū)
黔南福泉市、渭南市韓城市、張掖市山丹縣、咸陽(yáng)市淳化縣、宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣、長(zhǎng)治市襄垣縣、廣西欽州市欽北區(qū)、宜賓市筠連縣
海東市樂(lè)都區(qū)、安康市白河縣、衢州市常山縣、廣西百色市田林縣、廣西北海市合浦縣、江門(mén)市新會(huì)區(qū)、重慶市巫溪縣、麗水市青田縣、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)
佳木斯市樺川縣、六安市金安區(qū)、荊州市荊州區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、泉州市惠安縣
臨夏康樂(lè)縣、齊齊哈爾市拜泉縣、龍巖市漳平市、榆林市府谷縣、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、金昌市金川區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、襄陽(yáng)市襄州區(qū)、廣西貴港市港北區(qū)
北京市平谷區(qū)、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)、南平市武夷山市、臨沂市河?xùn)|區(qū)、上饒市鉛山縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、鄭州市鞏義市、商洛市商南縣
雙鴨山市集賢縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、呂梁市方山縣、贛州市寧都縣、晉中市和順縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、臨汾市大寧縣
棗莊市滕州市、萬(wàn)寧市山根鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、重慶市武隆區(qū)、贛州市寧都縣、臨汾市曲沃縣
廣西桂林市永?？h、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、溫州市樂(lè)清市、廣西梧州市長(zhǎng)洲區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、臺(tái)州市路橋區(qū)、雞西市梨樹(shù)區(qū)
延安市寶塔區(qū)、黔西南貞豐縣、臨沂市沂水縣、宜昌市興山縣、安慶市大觀區(qū)、黔南惠水縣、通化市集安市、昭通市大關(guān)縣、周口市扶溝縣、廣西崇左市江州區(qū)
許昌市建安區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、甘南臨潭縣、武漢市硚口區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、商丘市睢縣
荊州市江陵縣、駐馬店市泌陽(yáng)縣、瓊海市萬(wàn)泉鎮(zhèn)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、舟山市普陀區(qū)、廣安市岳池縣、四平市伊通滿族自治縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、平?jīng)鍪徐o寧縣、上饒市萬(wàn)年縣
荊州市監(jiān)利市、文昌市公坡鎮(zhèn)、贛州市定南縣、周口市鹿邑縣、重慶市開(kāi)州區(qū)、隴南市禮縣、滁州市來(lái)安縣、駐馬店市平輿縣、中山市東區(qū)街道
宣城市宣州區(qū)、郴州市宜章縣、長(zhǎng)治市平順縣、上海市徐匯區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、武威市民勤縣、肇慶市封開(kāi)縣
濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)、貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、贛州市定南縣、樂(lè)山市犍為縣、商丘市虞城縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣、哈爾濱市尚志市、延邊圖們市
淮安市淮安區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、吉安市峽江縣、臨沂市蒙陰縣、鹽城市響水縣
撫順市新賓滿族自治縣、南昌市青山湖區(qū)、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、延安市延川縣、甘孜得榮縣、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、朔州市平魯區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、鷹潭市余江區(qū)
文山丘北縣、海北門(mén)源回族自治縣、寶雞市鳳縣、榆林市子洲縣、湛江市赤坎區(qū)、自貢市富順縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、武漢市蔡甸區(qū)
黔南長(zhǎng)順縣、甘孜九龍縣、遵義市桐梓縣、綏化市安達(dá)市、東莞市茶山鎮(zhèn)、青島市即墨區(qū)
海口市秀英區(qū)、錦州市凌海市、儋州市木棠鎮(zhèn)、上海市寶山區(qū)、淄博市沂源縣、伊春市南岔縣、內(nèi)蒙古通遼市開(kāi)魯縣、忻州市定襄縣、濟(jì)寧市任城區(qū)
清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、煙臺(tái)市牟平區(qū)、忻州市靜樂(lè)縣、泰安市寧陽(yáng)縣、安康市平利縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、錦州市凌海市、淮南市田家庵區(qū)
寶雞市太白縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、吉安市遂川縣、宜昌市夷陵區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、許昌市禹州市、南昌市南昌縣、撫州市黎川縣、廣西玉林市容縣
湘潭市湘鄉(xiāng)市、漢中市略陽(yáng)縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、贛州市尋烏縣、杭州市余杭區(qū)、泉州市晉江市
西安市新城區(qū)、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、白城市通榆縣、南陽(yáng)市唐河縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、涼山布拖縣、海南共和縣
濟(jì)寧市梁山縣、東莞市長(zhǎng)安鎮(zhèn)、黃岡市英山縣、玉溪市峨山彝族自治縣、廣州市番禺區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、株洲市淥口區(qū)、天津市武清區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、天津市北辰區(qū)、南陽(yáng)市新野縣、樂(lè)山市峨眉山市、黃岡市麻城市、南陽(yáng)市方城縣、濰坊市坊子區(qū)、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、濱州市沾化區(qū)、贛州市崇義縣
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平頂山市湛河區(qū)、寧夏吳忠市利通區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、成都市錦江區(qū)、武漢市江漢區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、晉城市陵川縣
宜春市樟樹(shù)市、樂(lè)東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、成都市新都區(qū)、揚(yáng)州市邗江區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、銅川市耀州區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、三明市建寧縣、吉林市磐石市
廣西南寧市良慶區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、棗莊市嶧城區(qū)、鐵嶺市西豐縣、汕頭市龍湖區(qū)、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、樂(lè)山市沙灣區(qū)、葫蘆島市建昌縣、銅陵市義安區(qū)
舟山市普陀區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、常州市金壇區(qū)、雅安市雨城區(qū)、綿陽(yáng)市江油市、濮陽(yáng)市南樂(lè)縣、駐馬店市汝南縣
嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、福州市晉安區(qū)、遂寧市安居區(qū)、攀枝花市米易縣、伊春市嘉蔭縣、葫蘆島市綏中縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、孝感市漢川市
銅川市王益區(qū)、益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、成都市郫都區(qū)、臨汾市洪洞縣、永州市新田縣、達(dá)州市宣漢縣、眉山市東坡區(qū)、大理賓川縣
銅仁市萬(wàn)山區(qū)、錦州市凌海市、銅川市耀州區(qū)、渭南市華州區(qū)、朔州市懷仁市、文山富寧縣、大理大理市、南通市海安市、焦作市沁陽(yáng)市、臨高縣和舍鎮(zhèn)
吉林市樺甸市、東莞市寮步鎮(zhèn)、蕪湖市弋江區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、銅仁市松桃苗族自治縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)
株洲市淥口區(qū)、四平市鐵西區(qū)、忻州市五寨縣、盤(pán)錦市盤(pán)山縣、黃石市黃石港區(qū)、昭通市昭陽(yáng)區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、三明市建寧縣、天津市津南區(qū)、嘉興市嘉善縣
漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、郴州市北湖區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、濰坊市高密市、焦作市馬村區(qū)、四平市鐵西區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、衡陽(yáng)市南岳區(qū)
陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、晉中市祁縣、瀘州市古藺縣、重慶市渝北區(qū)、許昌市魏都區(qū)、四平市梨樹(shù)縣、馬鞍山市雨山區(qū)
昭通市彝良縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、廣西玉林市玉州區(qū)、江門(mén)市開(kāi)平市、廣西貴港市港北區(qū)、廣元市昭化區(qū)、黃岡市麻城市、安陽(yáng)市湯陰縣
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漯河市舞陽(yáng)縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、佛山市禪城區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、淮南市壽縣、宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、宜春市上高縣、眉山市彭山區(qū)
阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)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(kāi)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(wèn)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(mén)模型中只有千問(wèn)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(wèn)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(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)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(guò)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(wú)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(yǔ)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(kāi)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(lái)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(mén)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)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(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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