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蚌埠市禹會(huì)區(qū)、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、廣西玉林市陸川縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、棗莊市山亭區(qū)、南平市浦城縣、梅州市豐順縣、鞍山市岫巖滿族自治縣、白銀市會(huì)寧縣、曲靖市宣威市
昭通市綏江縣、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、畢節(jié)市織金縣、鄭州市登封市、海南貴南縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、呂梁市臨縣
朝陽(yáng)市凌源市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、南平市松溪縣、定西市通渭縣、遼陽(yáng)市燈塔市、重慶市潼南區(qū)
寶雞市渭濱區(qū)、錦州市凌河區(qū)、阜新市太平區(qū)、湛江市廉江市、廣西桂林市永?？h、普洱市思茅區(qū)
雅安市石棉縣、麗水市縉云縣、荊門市沙洋縣、萬(wàn)寧市山根鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、梅州市蕉嶺縣、濟(jì)南市歷下區(qū)
廣西崇左市江州區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、東方市新龍鎮(zhèn)、青島市萊西市、平?jīng)鍪徐o寧縣、綿陽(yáng)市平武縣、甘南瑪曲縣、長(zhǎng)春市榆樹(shù)市、佳木斯市樺南縣
寶雞市千陽(yáng)縣、延邊龍井市、金昌市金川區(qū)、南陽(yáng)市宛城區(qū)、寧德市屏南縣、廣西北海市海城區(qū)
珠海市斗門區(qū)、永州市江永縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、張掖市山丹縣、商丘市夏邑縣、濰坊市安丘市、武威市涼州區(qū)
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(yáng)市、白銀市靖遠(yuǎn)縣、沈陽(yáng)市沈河區(qū)
通化市輝南縣、濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、咸寧市嘉魚(yú)縣、咸陽(yáng)市禮泉縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、攀枝花市米易縣
樂(lè)山市五通橋區(qū)、黔東南榕江縣、遂寧市射洪市、北京市門頭溝區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、伊春市鐵力市、杭州市上城區(qū)
遼陽(yáng)市燈塔市、徐州市賈汪區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、廣州市白云區(qū)、汕頭市潮南區(qū)
長(zhǎng)治市平順縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、廣元市朝天區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西百色市平果市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
麗江市寧蒗彝族自治縣、綏化市望奎縣、內(nèi)蒙古通遼市開(kāi)魯縣、海北門源回族自治縣、徐州市睢寧縣、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、周口市淮陽(yáng)區(qū)
昆明市官渡區(qū)、宿州市泗縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、海口市秀英區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、臨沂市沂南縣、重慶市黔江區(qū)、廣西桂林市靈川縣
九江市修水縣、信陽(yáng)市潢川縣、淮安市金湖縣、樂(lè)山市峨邊彝族自治縣、荊門市東寶區(qū)、榆林市定邊縣
楚雄永仁縣、通化市二道江區(qū)、果洛久治縣、廣西南寧市青秀區(qū)、宜賓市江安縣、東莞市常平鎮(zhèn)
安康市鎮(zhèn)坪縣、武威市民勤縣、昭通市昭陽(yáng)區(qū)、廣安市華鎣市、大理南澗彝族自治縣、牡丹江市東寧市、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣、海北海晏縣
白山市渾江區(qū)、安陽(yáng)市安陽(yáng)縣、直轄縣仙桃市、攀枝花市東區(qū)、淮北市相山區(qū)、舟山市普陀區(qū)、六安市霍邱縣、伊春市湯旺縣、常州市武進(jìn)區(qū)
長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、韶關(guān)市樂(lè)昌市、黃岡市黃州區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、寧夏固原市涇源縣
荊門市東寶區(qū)、眉山市青神縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、雙鴨山市友誼縣、黃山市屯溪區(qū)、江門市新會(huì)區(qū)、安康市紫陽(yáng)縣、濟(jì)寧市鄒城市
廣西柳州市柳城縣、丹東市元寶區(qū)、遵義市桐梓縣、延邊安圖縣、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣
朔州市平魯區(qū)、廣州市海珠區(qū)、天津市靜海區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、三門峽市陜州區(qū)、北京市石景山區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣萬(wàn)沖鎮(zhèn)
四平市公主嶺市、武漢市江夏區(qū)、濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、東莞市南城街道、撫順市撫順縣、畢節(jié)市納雍縣
德宏傣族景頗族自治州芒市、南陽(yáng)市鄧州市、雅安市寶興縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、寶雞市鳳縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、西安市閻良區(qū)
直轄縣潛江市、昆明市東川區(qū)、榆林市橫山區(qū)、襄陽(yáng)市宜城市、蕪湖市鳩江區(qū)、永州市東安縣、寶雞市渭濱區(qū)
松原市乾安縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、綿陽(yáng)市涪城區(qū)、白山市靖宇縣、永州市冷水灘區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、金華市武義縣、鷹潭市月湖區(qū)
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永州市道縣、焦作市博愛(ài)縣、龍巖市連城縣、杭州市建德市、廣西梧州市蒼梧縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、馬鞍山市博望區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、上海市青浦區(qū)、忻州市定襄縣
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內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、朝陽(yáng)市北票市、黔南甕安縣、中山市東區(qū)街道、綏化市綏棱縣
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亳州市渦陽(yáng)縣、洛陽(yáng)市老城區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、紅河個(gè)舊市、淄博市桓臺(tái)縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
邵陽(yáng)市雙清區(qū)、南京市秦淮區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、北京市東城區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
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樂(lè)山市五通橋區(qū)、銅川市印臺(tái)區(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、甘孜爐霍縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、呂梁市交城縣、煙臺(tái)市龍口市、瀘州市敘永縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
普洱市景谷傣族彝族自治縣、邵陽(yáng)市新寧縣、三明市沙縣區(qū)、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、忻州市岢嵐縣、菏澤市定陶區(qū)、南平市浦城縣
南昌市西湖區(qū)、泉州市金門縣、梅州市大埔縣、吉安市新干縣、昭通市巧家縣、陽(yáng)泉市平定縣、甘孜得榮縣
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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