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鶴崗市綏濱縣、湘西州古丈縣、營口市西市區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、邵陽市新寧縣、岳陽市平江縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)
上海市黃浦區(qū)、成都市都江堰市、延安市吳起縣、牡丹江市愛民區(qū)、上海市崇明區(qū)、銅仁市江口縣、宜昌市西陵區(qū)、定西市渭源縣、西安市蓮湖區(qū)、黔南甕安縣
臨滄市鳳慶縣、濱州市沾化區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、西雙版納勐臘縣、牡丹江市陽明區(qū)、綿陽市鹽亭縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)
重慶市云陽縣、上海市金山區(qū)、鶴壁市淇縣、阜陽市界首市、汕頭市潮陽區(qū)、廣西梧州市岑溪市、東莞市寮步鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、洛陽市洛龍區(qū)、肇慶市高要區(qū)、佛山市高明區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、巴中市平昌縣、雞西市雞冠區(qū)、雞西市虎林市、淮安市盱眙縣
泉州市永春縣、延邊琿春市、四平市雙遼市、宜賓市敘州區(qū)、樂山市金口河區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、寶雞市太白縣、定西市渭源縣
常德市武陵區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、廣西來賓市合山市、株洲市炎陵縣、白山市江源區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、韶關(guān)市南雄市、廣元市昭化區(qū)、商洛市商南縣、杭州市富陽區(qū)
昭通市水富市、忻州市偏關(guān)縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市寶塔區(qū)、錦州市凌河區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、廣元市旺蒼縣、臨夏和政縣、菏澤市定陶區(qū)
遵義市正安縣、安陽市文峰區(qū)、寧德市周寧縣、鶴崗市興山區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、甘南碌曲縣、廣西來賓市忻城縣
錦州市義縣、臨汾市大寧縣、清遠(yuǎn)市連州市、北京市密云區(qū)、郴州市汝城縣、南通市通州區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、常德市漢壽縣、遼源市東豐縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣
內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、朔州市朔城區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、綿陽市梓潼縣、天津市西青區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、內(nèi)江市市中區(qū)
鐵嶺市鐵嶺縣、北京市昌平區(qū)、德州市樂陵市、臨高縣和舍鎮(zhèn)、漳州市南靖縣、黔西南興仁市、玉樹曲麻萊縣、丹東市振安區(qū)、洛陽市嵩縣、齊齊哈爾市甘南縣
南平市光澤縣、宜昌市伍家崗區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、駐馬店市西平縣、廣西來賓市象州縣、運(yùn)城市芮城縣、甘南合作市、銅陵市銅官區(qū)
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)
遵義市仁懷市、宿州市靈璧縣、松原市寧江區(qū)、哈爾濱市通河縣、廣西梧州市長洲區(qū)
常州市鐘樓區(qū)、德州市寧津縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、廣西玉林市博白縣、廣西柳州市柳北區(qū)、日照市莒縣
廣西欽州市靈山縣、溫州市泰順縣、陽江市陽東區(qū)、咸陽市永壽縣、甘南瑪曲縣、成都市簡陽市、邵陽市雙清區(qū)、杭州市西湖區(qū)、玉溪市易門縣
漯河市源匯區(qū)、濰坊市安丘市、滁州市鳳陽縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、重慶市永川區(qū)、龍巖市連城縣
遵義市播州區(qū)、營口市老邊區(qū)、衡陽市衡山縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、馬鞍山市博望區(qū)
寧夏石嘴山市平羅縣、信陽市新縣、漳州市漳浦縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、文山文山市、六盤水市鐘山區(qū)、湘西州保靖縣、寧波市奉化區(qū)
宜賓市江安縣、焦作市修武縣、南充市南部縣、十堰市房縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、衢州市常山縣
昭通市綏江縣、南昌市進(jìn)賢縣、忻州市靜樂縣、青島市即墨區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、廣西貴港市桂平市、株洲市茶陵縣
鄭州市新密市、周口市鹿邑縣、東營市利津縣、韶關(guān)市武江區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)
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甘孜得榮縣、通化市東昌區(qū)、蘇州市相城區(qū)、上海市崇明區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、淄博市淄川區(qū)、宜昌市西陵區(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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