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成都市崇州市、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、忻州市代縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、龍巖市連城縣
紅河彌勒市、郴州市永興縣、長沙市望城區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、湛江市徐聞縣、昆明市富民縣、孝感市孝南區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、吉安市廬陵新區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、文山麻栗坡縣、成都市金堂縣
牡丹江市西安區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、宿州市靈璧縣、本溪市桓仁滿族自治縣、廣西來賓市忻城縣、廣西南寧市隆安縣、黔南三都水族自治縣、營口市西市區(qū)
綿陽市北川羌族自治縣、廣西桂林市靈川縣、重慶市潼南區(qū)、忻州市繁峙縣、鷹潭市月湖區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、貴陽市開陽縣
長春市綠園區(qū)、安陽市殷都區(qū)、黔東南劍河縣、郴州市汝城縣、信陽市平橋區(qū)
鷹潭市月湖區(qū)、湖州市德清縣、宿遷市泗陽縣、巴中市恩陽區(qū)、郴州市汝城縣、大連市普蘭店區(qū)、洛陽市澗西區(qū)、廣元市利州區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)
臨滄市臨翔區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、黑河市嫩江市、昭通市鹽津縣、韶關(guān)市南雄市、合肥市肥西縣、貴陽市云巖區(qū)
滁州市南譙區(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、遂寧市安居區(qū)、濟(jì)南市長清區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、鹽城市亭湖區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、孝感市應(yīng)城市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、無錫市惠山區(qū)、朔州市右玉縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、臨汾市安澤縣
宿州市碭山縣、廈門市海滄區(qū)、廣州市天河區(qū)、菏澤市曹縣、陽江市陽春市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、長治市武鄉(xiāng)縣
齊齊哈爾市訥河市、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、安陽市湯陰縣、雞西市雞冠區(qū)、哈爾濱市五常市、廣西南寧市武鳴區(qū)、中山市西區(qū)街道、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗
大理祥云縣、馬鞍山市花山區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、延安市黃龍縣、吉林市船營區(qū)
溫州市甌海區(qū)、陽泉市盂縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、湛江市麻章區(qū)、甘南卓尼縣
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、淄博市沂源縣、銅川市耀州區(qū)、郴州市宜章縣、寧德市周寧縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、濟(jì)南市長清區(qū)
寶雞市太白縣、遵義市湄潭縣、濮陽市范縣、呂梁市文水縣、呂梁市汾陽市、保山市施甸縣
撫州市南城縣、無錫市錫山區(qū)、渭南市白水縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、鶴壁市淇濱區(qū)、蘭州市榆中縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、隴南市西和縣、株洲市茶陵縣、太原市尖草坪區(qū)
南平市建陽區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、晉中市昔陽縣、中山市中山港街道、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、長沙市雨花區(qū)
宣城市廣德市、文昌市翁田鎮(zhèn)、文昌市公坡鎮(zhèn)、鶴壁市?？h、海南興?？h、邵陽市雙清區(qū)
廣西百色市隆林各族自治縣、寧波市慈溪市、南京市建鄴區(qū)、金華市蘭溪市、北京市順義區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)
忻州市代縣、海南貴南縣、涼山金陽縣、涼山美姑縣、廈門市集美區(qū)
大同市云州區(qū)、南平市建甌市、延邊龍井市、襄陽市襄州區(qū)、張家界市永定區(qū)、昭通市水富市
邵陽市雙清區(qū)、北京市延慶區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、三明市清流縣、咸寧市嘉魚縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
九江市瑞昌市、雅安市漢源縣、鄭州市二七區(qū)、棗莊市滕州市、天津市南開區(qū)、福州市福清市、自貢市自流井區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)
屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、儋州市那大鎮(zhèn)、瓊海市中原鎮(zhèn)、白山市渾江區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、臺(tái)州市仙居縣、南平市政和縣
海東市循化撒拉族自治縣、陽江市陽春市、自貢市富順縣、溫州市鹿城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、懷化市溆浦縣、寧德市霞浦縣、蘭州市榆中縣
平?jīng)鍪谐缧趴h、煙臺(tái)市牟平區(qū)、株洲市茶陵縣、忻州市岢嵐縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、三門峽市義馬市、南京市浦口區(qū)、潮州市潮安區(qū)
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廣西南寧市青秀區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、廣西梧州市岑溪市、九江市修水縣、徐州市豐縣
朝陽市凌源市、白城市大安市、天水市武山縣、池州市東至縣、龍巖市永定區(qū)、麗水市青田縣、合肥市蜀山區(qū)、寧夏吳忠市同心縣
南充市營山縣、東莞市石排鎮(zhèn)、重慶市城口縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、孝感市漢川市、遼源市龍山區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、衡陽市衡山縣
長治市沁縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、德陽市羅江區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、荊州市江陵縣、深圳市南山區(qū)
西安市新城區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、成都市彭州市、寶雞市金臺(tái)區(qū)
瓊海市博鰲鎮(zhèn)、淄博市臨淄區(qū)、遵義市鳳岡縣、東莞市石碣鎮(zhèn)、泉州市德化縣、溫州市泰順縣、淮南市謝家集區(qū)
西安市鄠邑區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、棗莊市滕州市、廣西桂林市全州縣、淮南市田家庵區(qū)、永州市新田縣、成都市龍泉驛區(qū)、寧波市奉化區(qū)
安康市漢陰縣、重慶市南川區(qū)、綿陽市安州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、南昌市西湖區(qū)、哈爾濱市尚志市
白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、永州市雙牌縣、紅河綠春縣、廣州市越秀區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、昆明市西山區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、東莞市道滘鎮(zhèn)
果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
廣西河池市大化瑤族自治縣、雞西市麻山區(qū)、南平市建陽區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、濱州市無棣縣、咸寧市嘉魚縣、陽江市江城區(qū)、三沙市南沙區(qū)
葫蘆島市南票區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、玉樹稱多縣、沈陽市于洪區(qū)、遼源市東豐縣、駐馬店市上蔡縣、雅安市寶興縣
貴陽市修文縣、婁底市漣源市、淄博市周村區(qū)、忻州市靜樂縣、哈爾濱市平房區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)
晉中市左權(quán)縣、廣西柳州市城中區(qū)、咸陽市旬邑縣、汕尾市海豐縣、梅州市豐順縣、齊齊哈爾市拜泉縣、武漢市青山區(qū)
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重慶市墊江縣、瀘州市納溪區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、牡丹江市綏芬河市、深圳市坪山區(qū)、信陽市平橋區(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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