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遼源市龍山區(qū)、雅安市漢源縣、韶關(guān)市仁化縣、廣西南寧市馬山縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、重慶市巴南區(qū)、朝陽市建平縣
安陽市湯陰縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、咸寧市崇陽縣、婁底市婁星區(qū)、漳州市華安縣、常德市石門縣、張家界市慈利縣、成都市簡陽市、韶關(guān)市南雄市
孝感市云夢縣、六盤水市水城區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、長治市長子縣、焦作市山陽區(qū)、榆林市定邊縣
西雙版納勐臘縣、安康市紫陽縣、慶陽市環(huán)縣、婁底市漣源市、淮北市相山區(qū)
南充市高坪區(qū)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、廣西百色市靖西市、長沙市長沙縣、恩施州宣恩縣、營口市站前區(qū)、長治市屯留區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣
漢中市洋縣、晉城市澤州縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、三明市建寧縣、宿遷市沭陽縣、福州市連江縣
定安縣嶺口鎮(zhèn)、黔東南麻江縣、阜陽市潁泉區(qū)、撫州市樂安縣、遼陽市白塔區(qū)、綿陽市涪城區(qū)、湖州市安吉縣、廣西來賓市合山市
撫順市順城區(qū)、雅安市石棉縣、懷化市會同縣、楚雄南華縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、貴陽市白云區(qū)、沈陽市渾南區(qū)、襄陽市谷城縣
洛陽市洛寧縣、咸寧市嘉魚縣、齊齊哈爾市依安縣、文昌市重興鎮(zhèn)、鄭州市新鄭市、西寧市城西區(qū)、泉州市洛江區(qū)、晉城市澤州縣、大理洱源縣
太原市婁煩縣、甘南卓尼縣、延邊圖們市、太原市尖草坪區(qū)、成都市新都區(qū)、黔南龍里縣、鄭州市鞏義市、成都市成華區(qū)、廣西貴港市平南縣
濟寧市梁山縣、平?jīng)鍪星f浪縣、嘉興市海寧市、慶陽市鎮(zhèn)原縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、九江市共青城市
濱州市濱城區(qū)、海北門源回族自治縣、贛州市定南縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、河源市源城區(qū)、舟山市岱山縣、廣安市廣安區(qū)、南京市雨花臺區(qū)
東莞市高埗鎮(zhèn)、廣州市海珠區(qū)、南京市秦淮區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)、臨汾市安澤縣
深圳市坪山區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、雞西市麻山區(qū)、咸寧市赤壁市、玉樹囊謙縣、銅仁市石阡縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、廣西崇左市寧明縣、漢中市城固縣
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、綿陽市三臺縣、文山文山市、鹽城市響水縣、阜陽市界首市、曲靖市富源縣、濟南市平陰縣、蘭州市紅古區(qū)、南通市通州區(qū)
蘇州市常熟市、佛山市禪城區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣、鷹潭市月湖區(qū)、許昌市長葛市
淮安市金湖縣、九江市永修縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、孝感市大悟縣、晉城市沁水縣、武漢市武昌區(qū)
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吉安市吉水縣、西安市未央?yún)^(qū)、哈爾濱市尚志市、南昌市東湖區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、濱州市濱城區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、巴中市恩陽區(qū)
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福州市福清市、中山市三角鎮(zhèn)、大理巍山彝族回族自治縣、麗江市古城區(qū)、平頂山市新華區(qū)、上饒市鉛山縣、商丘市柘城縣
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泉州市洛江區(qū)、巴中市平昌縣、南通市海安市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、德陽市旌陽區(qū)、海東市循化撒拉族自治縣、蘇州市張家港市、珠海市金灣區(qū)、廣元市蒼溪縣
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沈陽市新民市、玉溪市江川區(qū)、北京市通州區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、南陽市鄧州市、廣州市越秀區(qū)、濟南市長清區(qū)、商丘市永城市、東莞市謝崗鎮(zhèn)
四平市鐵東區(qū)、杭州市富陽區(qū)、黔南龍里縣、盤錦市雙臺子區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、澄邁縣金江鎮(zhèn)
杭州市臨安區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、泉州市惠安縣、株洲市茶陵縣、馬鞍山市含山縣
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錦州市凌河區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、曲靖市羅平縣、連云港市灌南縣、臨沂市羅莊區(qū)、貴陽市烏當區(qū)、溫州市蒼南縣
濟寧市任城區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、鄭州市金水區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、廣西桂林市資源縣
定安縣新竹鎮(zhèn)、儋州市王五鎮(zhèn)、汕頭市南澳縣、呂梁市嵐縣、寧夏吳忠市鹽池縣、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、黔西南貞豐縣、連云港市贛榆區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、榆林市橫山區(qū)、平頂山市葉縣、寧夏固原市原州區(qū)、安陽市林州市、云浮市云安區(qū)
寧波市奉化區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、延邊汪清縣、黃石市鐵山區(qū)、寧波市北侖區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、寧德市壽寧縣、長春市二道區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、涼山甘洛縣、咸寧市通山縣、合肥市巢湖市、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、廣西崇左市寧明縣
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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，登頂全球最強開源模型。
千問3是國內(nèi)首個混合推理模型，性能更高的同時成本大幅下降，其總參數(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機構(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)品負責人馮雷（橘子）在社交媒體上發(fā)布了他的測試體驗。其中，Qwen3把各個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，一個強健的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，把復(fù)雜目標拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時，這個系統(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?？梢栽谒伎己头撬伎寄Ｊ较戮_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，實現(xiàn)高效的手機及電腦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)一個帶有設(shè)定、知識庫RAG和工具使用能力的智能體。
同時，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，這勢必會促進更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅定開源路線，多版本模型同時推出
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到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因為所有千問3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隊可以把更多資源和精力投入到市場和用戶需求痛點的挖掘上，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，因為開源、小巧、好微調(diào)的特點，已經(jīng)成為很多開發(fā)者的首選模型。很多強化學習研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因為基座模型的質(zhì)量決定了后續(xù)強化學習的上限。
阿里云走到第16個年頭，全面重構(gòu)了一個從底層硬件到計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓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稱，大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無論訓練還是推理，大模型的每一次突破，表面看是模型能力演進，背后其實是整個云計算和數(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。它是第一個能夠準確回答有關(guān)火箭發(fā)動機或電化學技術(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。
清華大學人工智能研究院常務(wù)副院長、歐洲人文和自然科學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。
孫茂松認為，這意味著中國的大模型的文化在國際上得到了認可，這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn)，外界看來似乎“漫不經(jīng)心”，但這一點非常難能可貴，這實際上是認可中國大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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