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宿遷市宿豫區(qū)、十堰市張灣區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)、重慶市云陽縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、定安縣定城鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、綏化市肇東市
昭通市威信縣、鄭州市二七區(qū)、榆林市米脂縣、舟山市岱山縣、衡陽市珠暉區(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)
齊齊哈爾市克東縣、十堰市房縣、渭南市蒲城縣、臨汾市曲沃縣、白銀市靖遠縣、運城市萬榮縣
贛州市寧都縣、文昌市文教鎮(zhèn)、上海市寶山區(qū)、成都市溫江區(qū)、錦州市義縣、中山市南頭鎮(zhèn)
九江市都昌縣、廣西玉林市福綿區(qū)、黃山市黟縣、安康市寧陜縣、鄂州市華容區(qū)、遵義市匯川區(qū)、齊齊哈爾市龍江縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、重慶市黔江區(qū)、吉安市青原區(qū)
湖州市南潯區(qū)、東莞市南城街道、盤錦市盤山縣、臨汾市霍州市、武威市民勤縣、廣州市越秀區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣
嘉興市海鹽縣、渭南市合陽縣、鄭州市登封市、贛州市信豐縣、榆林市橫山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、淄博市淄川區(qū)、忻州市原平市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、阜新市阜新蒙古族自治縣
五指山市南圣、云浮市羅定市、陽泉市城區(qū)、黃山市屯溪區(qū)、遼源市西安區(qū)、商丘市虞城縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、贛州市定南縣
寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、綏化市北林區(qū)、大同市廣靈縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、濟南市槐蔭區(qū)、安康市漢濱區(qū)
江門市臺山市、鶴壁市淇濱區(qū)、涼山喜德縣、白城市通榆縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、大理永平縣、洛陽市西工區(qū)、臨汾市霍州市
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
自貢市富順縣、安慶市岳西縣、臨夏康樂縣、寶雞市金臺區(qū)、安康市紫陽縣、煙臺市蓬萊區(qū)、佳木斯市撫遠市、濰坊市奎文區(qū)、宜賓市珙縣、廣西桂林市臨桂區(qū)
晉中市昔陽縣、寧夏吳忠市鹽池縣、樂山市峨邊彝族自治縣、重慶市長壽區(qū)、陽泉市平定縣、哈爾濱市道外區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、酒泉市金塔縣
內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、麗水市縉云縣、重慶市黔江區(qū)、楚雄姚安縣、吉安市新干縣
中山市橫欄鎮(zhèn)、平?jīng)鍪星f浪縣、南平市政和縣、湛江市赤坎區(qū)、綿陽市涪城區(qū)
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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(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(shè)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(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，仔細思考給出答案。
設(shè)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(fù)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(yù)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(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(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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