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七臺河市勃利縣、隴南市宕昌縣、韶關(guān)市翁源縣、安陽市林州市、廣州市增城區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、五指山市通什、黃岡市麻城市、鐵嶺市西豐縣、安康市漢濱區(qū)、雞西市虎林市、嘉興市桐鄉(xiāng)市、邵陽市武岡市、臨高縣和舍鎮(zhèn)
成都市雙流區(qū)、果洛班瑪縣、六安市舒城縣、甘南碌曲縣、棗莊市臺兒莊區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、朔州市懷仁市、朝陽市雙塔區(qū)、九江市武寧縣
自貢市自流井區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、天津市河西區(qū)、臺州市天臺縣、廣西桂林市永福縣、阜新市海州區(qū)、湘西州古丈縣
瓊海市潭門鎮(zhèn)、廣西桂林市資源縣、婁底市婁星區(qū)、洛陽市澗西區(qū)、鄭州市中牟縣
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九江市修水縣、信陽市潢川縣、淮安市金湖縣、樂山市峨邊彝族自治縣、荊門市東寶區(qū)、榆林市定邊縣
阜新市彰武縣、安陽市北關(guān)區(qū)、齊齊哈爾市泰來縣、遼陽市文圣區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)
南通市崇川區(qū)、寶雞市岐山縣、綏化市蘭西縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、重慶市墊江縣
甘南碌曲縣、鶴壁市鶴山區(qū)、臨汾市安澤縣、阜陽市阜南縣、許昌市建安區(qū)、天水市張家川回族自治縣、吉林市船營區(qū)、銅川市耀州區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)
濟寧市兗州區(qū)、溫州市樂清市、沈陽市鐵西區(qū)、淮南市八公山區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、武漢市漢南區(qū)、德州市齊河縣、舟山市定海區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
哈爾濱市道外區(qū)、揚州市高郵市、七臺河市桃山區(qū)、溫州市文成縣、商丘市睢陽區(qū)
廣西百色市田林縣、張家界市武陵源區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、貴陽市白云區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、白銀市靖遠縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市永和縣
東莞市厚街鎮(zhèn)、漢中市南鄭區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、重慶市巴南區(qū)、連云港市連云區(qū)、忻州市寧武縣、南充市高坪區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
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馬鞍山市含山縣、阜陽市臨泉縣、黔東南丹寨縣、巴中市通江縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、襄陽市??悼h
蕪湖市鏡湖區(qū)、天津市寶坻區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、廈門市同安區(qū)、牡丹江市綏芬河市、吉安市井岡山市
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阿里發(fā)布最強開源模型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”集成進同一個模型,對簡單需求可低算力“秒回”答案,對復雜問題可多步驟“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、創(chuàng)新的設計及訓練。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、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,面對復雜難題時再深思熟慮,仔細思考給出答案。
設計和訓練混合推理模型的難度,是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型,有復雜的機制,相當于模型要學習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,很考驗訓練過程的訓練策略。
“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預訓練數(shù)據(jù)量達36T ,并在后訓練階段多輪強化學習,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,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,將大大降低編碼復雜性,實現(xiàn)高效的手機及電腦Agent操作等任務。
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、研究機構(gòu)和企業(yè)均可免費在魔搭社區(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。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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