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黔東南丹寨縣、深圳市福田區(qū)、成都市蒲江縣、文山麻栗坡縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、廣西百色市平果市
太原市婁煩縣、肇慶市封開縣、天津市西青區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、屯昌縣新興鎮(zhèn)、重慶市巫山縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、白銀市靖遠(yuǎn)縣、榆林市定邊縣
廣西桂林市永??h、無錫市新吳區(qū)、泰州市泰興市、臨沂市蒙陰縣、洛陽市宜陽縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、甘孜康定市
廣西百色市平果市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、懷化市洪江市、宜春市奉新縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、宜賓市長寧縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、吉安市安??h、鐵嶺市昌圖縣
龍巖市武平縣、鄭州市中原區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、??谑旋埲A區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、撫順市望花區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣
岳陽市岳陽樓區(qū)、南京市雨花臺區(qū)、佳木斯市樺南縣、肇慶市四會市、黔南甕安縣、安陽市湯陰縣、文山硯山縣、泉州市鯉城區(qū)、九江市德安縣、寶雞市鳳翔區(qū)
張掖市民樂縣、黑河市愛輝區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、黔東南天柱縣、陽江市江城區(qū)、樂山市金口河區(qū)、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、漯河市源匯區(qū)、孝感市漢川市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市
信陽市息縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、廣西來賓市象州縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、株洲市醴陵市、海西蒙古族都蘭縣、銅川市印臺區(qū)、廣西崇左市寧明縣、遵義市仁懷市
澄邁縣金江鎮(zhèn)、廣西百色市平果市、雅安市天全縣、濮陽市清豐縣、鹽城市鹽都區(qū)
景德鎮(zhèn)市浮梁縣、北京市西城區(qū)、黃山市徽州區(qū)、延安市延川縣、成都市青白江區(qū)、廣州市花都區(qū)、梅州市蕉嶺縣、常德市臨澧縣、西寧市城西區(qū)
廣西百色市那坡縣、常德市津市市、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、白銀市會寧縣、廣西貴港市平南縣
大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、南陽市淅川縣、大慶市大同區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、韶關(guān)市新豐縣、攀枝花市鹽邊縣、開封市通許縣、牡丹江市東安區(qū)、臨汾市堯都區(qū)
池州市青陽縣、廣西桂林市全州縣、杭州市上城區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、岳陽市云溪區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、濰坊市安丘市、大理劍川縣、隨州市隨縣、佛山市順德區(qū)
武威市民勤縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、泰安市寧陽縣、海東市循化撒拉族自治縣、臨沂市平邑縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、廣西梧州市藤縣、鐵嶺市銀州區(qū)、新余市分宜縣、安慶市望江縣、安慶市潛山市、洛陽市欒川縣、開封市通許縣、運(yùn)城市絳縣
恩施州利川市、東方市大田鎮(zhèn)、廣西桂林市平樂縣、周口市西華縣、六安市金安區(qū)
銅仁市江口縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)、麗水市青田縣、鷹潭市月湖區(qū)
廈門市思明區(qū)、許昌市鄢陵縣、衡陽市衡陽縣、營口市大石橋市、青島市萊西市、蘇州市相城區(qū)
寶雞市隴縣、陽泉市平定縣、沈陽市于洪區(qū)、安慶市懷寧縣、本溪市明山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、安慶市宜秀區(qū)
廣西百色市那坡縣、肇慶市四會市、合肥市廬陽區(qū)、杭州市余杭區(qū)、曲靖市會澤縣、贛州市尋烏縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、臨汾市堯都區(qū)
東莞市長安鎮(zhèn)、齊齊哈爾市建華區(qū)、肇慶市四會市、益陽市赫山區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)
九江市潯陽區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、青島市市南區(qū)、平頂山市郟縣、銅川市王益區(qū)
伊春市金林區(qū)、延安市洛川縣、撫順市順城區(qū)、淮南市鳳臺縣、通化市輝南縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、懷化市中方縣
晉中市靈石縣、南通市通州區(qū)、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、四平市梨樹縣、濰坊市奎文區(qū)、北京市門頭溝區(qū)、哈爾濱市通河縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、恩施州鶴峰縣
江門市開平市、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、東莞市厚街鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)
臨沂市蒙陰縣、吉安市峽江縣、重慶市九龍坡區(qū)、成都市金堂縣、佛山市順德區(qū)、永州市零陵區(qū)
黑河市愛輝區(qū)、牡丹江市穆棱市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、黔西南安龍縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、銅仁市印江縣
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白城市洮北區(qū)、南昌市東湖區(qū)、吉林市豐滿區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、宜昌市宜都市、寧德市蕉城區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣
南通市如東縣、廣西來賓市興賓區(qū)、恩施州來鳳縣、丹東市振安區(qū)、涼山德昌縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、黃石市陽新縣、揭陽市惠來縣、漢中市南鄭區(qū)、晉中市昔陽縣
涼山布拖縣、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、泉州市南安市、十堰市丹江口市、上海市青浦區(qū)、臨沂市臨沭縣
朔州市朔城區(qū)、錦州市凌海市、懷化市沅陵縣、襄陽市老河口市、慶陽市西峰區(qū)、大同市新榮區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、撫州市宜黃縣、棗莊市滕州市、臨高縣多文鎮(zhèn)
吉林市磐石市、大理劍川縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、錦州市太和區(qū)、文山丘北縣
安康市旬陽市、平頂山市寶豐縣、成都市郫都區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、德陽市中江縣、平頂山市新華區(qū)、成都市簡陽市
九江市修水縣、紅河綠春縣、西寧市湟中區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、汕頭市潮南區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、重慶市南岸區(qū)、福州市晉安區(qū)
黔南長順縣、福州市連江縣、東莞市萬江街道、昭通市魯?shù)榭h、重慶市南川區(qū)、廣西梧州市藤縣、宜春市靖安縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、平頂山市新華區(qū)
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杭州市桐廬縣、資陽市安岳縣、晉中市平遙縣、曲靖市馬龍區(qū)、果洛久治縣、麗水市松陽縣、銅仁市思南縣、焦作市馬村區(qū)
安康市石泉縣、廣西北海市合浦縣、青島市即墨區(qū)、麗水市青田縣、涼山德昌縣
天水市張家川回族自治縣、泉州市安溪縣、麗水市景寧畬族自治縣、安陽市殷都區(qū)、通化市二道江區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、寧夏銀川市靈武市、長治市潞城區(qū)
渭南市合陽縣、廣西百色市右江區(qū)、黃山市黟縣、松原市扶余市、普洱市思茅區(qū)、安慶市潛山市、鞍山市千山區(qū)
三門峽市澠池縣、金華市金東區(qū)、眉山市仁壽縣、杭州市拱墅區(qū)、麗水市慶元縣、自貢市沿灘區(qū)、黃岡市紅安縣、渭南市華陰市、鶴壁市鶴山區(qū)、益陽市安化縣
邵陽市武岡市、新余市分宜縣、大慶市龍鳳區(qū)、臺州市三門縣、濱州市鄒平市、福州市晉安區(qū)、郴州市臨武縣、德州市平原縣、重慶市長壽區(qū)
東莞市東城街道、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、常德市安鄉(xiāng)縣、榆林市定邊縣、東方市天安鄉(xiāng)、儋州市大成鎮(zhèn)、宿州市埇橋區(qū)
營口市蓋州市、德州市夏津縣、眉山市洪雅縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、上海市浦東新區(qū)
普洱市西盟佤族自治縣、廣西桂林市雁山區(qū)、海西蒙古族茫崖市、邵陽市綏寧縣、三明市三元區(qū)、自貢市富順縣、東方市天安鄉(xiāng)、常德市石門縣、瓊海市嘉積鎮(zhèn)
德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、太原市萬柏林區(qū)、楚雄武定縣、黃山市黟縣、棗莊市滕州市、成都市大邑縣、撫州市南城縣、安康市石泉縣
濟(jì)南市萊蕪區(qū)、廈門市海滄區(qū)、長沙市長沙縣、寧德市蕉城區(qū)、汕尾市陸豐市、陽泉市盂縣、葫蘆島市興城市
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寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、焦作市山陽區(qū)、忻州市靜樂縣、駐馬店市正陽縣、商丘市民權(quán)縣
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揚(yáng)州市邗江區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、臨汾市安澤縣、菏澤市成武縣、紅河河口瑤族自治縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、麗江市華坪縣
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
界面新聞記者 | 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“混合推理模型”,“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個模型,對簡單需求可低算力“秒回”答案,對復(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模型里去,需要極其精細(xì)、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(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,模型會執(zhí)行更多中間步驟,如分解問題、逐步推導(dǎo)、驗證答案等,給出更深思熟慮的答案;而在“非推理模式”下,模型會直接生成答案。同一個模型,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,憑經(jīng)驗或直覺快速作答,面對復(fù)雜難題時再深思熟慮,仔細(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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,要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果,很考驗訓(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。正因為如此,Qwen3在性能大幅提升的同時,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測評中,Qwen3斬獲81.5分,刷新開源紀(jì)錄;在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中,Qwen3突破70分大關(guān),表現(xiàn)甚至超過Grok3;在評估模型人類偏好對齊的ArenaHard測評中,Qwen3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。
同時,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)量可實現(xiàn)同樣的高性能,如32B版本的Qwen3模型可跨級超越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。在評估模型Agent能力的BFCL評測中,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,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)。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3,夸克也即將全線接入Qwen3。
目前,阿里通義已開源200余個模型,全球下載量超3億次,千問衍生模型數(shù)超10萬個,已超越美國Llama,成為全球第一開源模型。
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