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西安市碑林區(qū)、甘孜巴塘縣、莆田市荔城區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、張家界市慈利縣
大慶市薩爾圖區(qū)、直轄縣仙桃市、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、深圳市福田區(qū)、紹興市越城區(qū)
南充市儀隴縣、甘孜九龍縣、朝陽市北票市、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、濰坊市高密市
臨沂市莒南縣、濰坊市壽光市、寧夏固原市彭陽縣、杭州市建德市、廣西貴港市平南縣、郴州市永興縣
濮陽市清豐縣、麗水市青田縣、遼陽市文圣區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、重慶市合川區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、甘孜稻城縣、松原市長嶺縣
常州市溧陽市、隴南市康縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、新鄉(xiāng)市長垣市、上饒市橫峰縣
麗江市華坪縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、重慶市巫溪縣、徐州市睢寧縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、濟(jì)寧市泗水縣、西安市鄠邑區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、龍巖市武平縣、天津市南開區(qū)、聊城市東阿縣、西寧市城東區(qū)、信陽市商城縣
臨高縣南寶鎮(zhèn)、濱州市惠民縣、濰坊市高密市、楚雄永仁縣、宣城市郎溪縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、常德市安鄉(xiāng)縣、湘西州瀘溪縣
齊齊哈爾市富?？h、北京市豐臺區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、涼山德昌縣、上饒市鉛山縣、宣城市廣德市、武漢市蔡甸區(qū)、長沙市雨花區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、銅仁市沿河土家族自治縣
鐵嶺市開原市、廣西柳州市三江侗族自治縣、臨汾市古縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、宜昌市宜都市、信陽市羅山縣、麗水市蓮都區(qū)、酒泉市金塔縣、撫州市宜黃縣
泰安市東平縣、鹽城市濱海縣、忻州市原平市、延安市子長市、紹興市上虞區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)
東莞市塘廈鎮(zhèn)、馬鞍山市博望區(qū)、濟(jì)南市商河縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、昭通市巧家縣、廣西崇左市大新縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、金華市永康市、溫州市龍灣區(qū)
太原市古交市、太原市迎澤區(qū)、中山市五桂山街道、昆明市呈貢區(qū)、泉州市洛江區(qū)、恩施州宣恩縣、平頂山市寶豐縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)
南充市營山縣、江門市臺山市、青島市嶗山區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、臨沂市沂南縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、衡陽市祁東縣、昆明市嵩明縣
昆明市富民縣、涼山金陽縣、合肥市巢湖市、內(nèi)江市資中縣、衢州市江山市、濟(jì)南市天橋區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、上饒市鉛山縣、白山市靖宇縣
果洛瑪沁縣、黔東南施秉縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、長沙市長沙縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、廣西崇左市寧明縣、泰安市東平縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、廣西百色市平果市
巴中市恩陽區(qū)、吉安市新干縣、渭南市華陰市、攀枝花市仁和區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、綿陽市鹽亭縣、岳陽市君山區(qū)、榆林市子洲縣
甘南卓尼縣、朔州市山陰縣、眉山市東坡區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、合肥市肥西縣
洛陽市偃師區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、永州市道縣、廣西玉林市陸川縣、綏化市明水縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、齊齊哈爾市依安縣
長沙市開福區(qū)、長沙市雨花區(qū)、遵義市赤水市、丹東市振興區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔南獨(dú)山縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、丹東市元寶區(qū)、孝感市云夢縣
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、隴南市武都區(qū)、廣州市增城區(qū)、濟(jì)寧市鄒城市、銅仁市萬山區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、臨沂市沂水縣
達(dá)州市渠縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、上海市青浦區(qū)、吉林市船營區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、六安市霍山縣、中山市東升鎮(zhèn)、濟(jì)南市市中區(qū)
臨汾市汾西縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、銅川市宜君縣、湖州市南潯區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、果洛達(dá)日縣、甘南迭部縣
普洱市瀾滄拉祜族自治縣、長春市農(nóng)安縣、德州市禹城市、昭通市鎮(zhèn)雄縣、北京市石景山區(qū)、贛州市章貢區(qū)、邵陽市邵陽縣、聊城市臨清市、攀枝花市西區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、上饒市廣豐區(qū)、江門市開平市、重慶市璧山區(qū)、金華市義烏市、黔南都勻市、滁州市南譙區(qū)、銅川市宜君縣
池州市青陽縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、成都市龍泉驛區(qū)、常州市天寧區(qū)、黃岡市紅安縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、濰坊市坊子區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
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慶陽市正寧縣、臨滄市滄源佤族自治縣、無錫市惠山區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、邵陽市城步苗族自治縣、常德市津市市
昆明市祿勸彝族苗族自治縣、果洛瑪沁縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、上海市松江區(qū)、九江市永修縣、惠州市惠東縣
汕頭市金平區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、文山富寧縣、長春市綠園區(qū)、宿州市碭山縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
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西寧市湟源縣、延邊龍井市、牡丹江市愛民區(qū)、濟(jì)源市市轄區(qū)、九江市湖口縣、佛山市順德區(qū)、郴州市北湖區(qū)、南陽市唐河縣
寧夏銀川市西夏區(qū)、寧德市霞浦縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、宜昌市當(dāng)陽市、日照市東港區(qū)、萬寧市長豐鎮(zhèn)、池州市石臺縣、蕪湖市鳩江區(qū)、舟山市定海區(qū)
煙臺市蓬萊區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、宣城市績溪縣、泰安市岱岳區(qū)、甘孜康定市、濟(jì)寧市泗水縣
怒江傈僳族自治州瀘水市、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、十堰市茅箭區(qū)、焦作市武陟縣、洛陽市洛龍區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、云浮市羅定市、蚌埠市禹會區(qū)
安慶市懷寧縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、泰安市新泰市、黔東南天柱縣、成都市彭州市、岳陽市云溪區(qū)、佛山市順德區(qū)
濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、鶴壁市鶴山區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、茂名市信宜市、荊州市松滋市、郴州市宜章縣、漯河市臨潁縣、無錫市濱湖區(qū)、保山市昌寧縣、湖州市長興縣
重慶市永川區(qū)、遵義市綏陽縣、北京市豐臺區(qū)、大理大理市、安慶市桐城市
黃山市黃山區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、成都市武侯區(qū)、寧夏固原市原州區(qū)、泉州市安溪縣、甘南碌曲縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、滁州市南譙區(qū)
揚(yáng)州市廣陵區(qū)、德州市禹城市、衢州市柯城區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、隨州市曾都區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)
安慶市大觀區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、金昌市金川區(qū)、廣元市昭化區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、十堰市房縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、廣西貴港市港北區(qū)
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漢中市佛坪縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、海東市化隆回族自治縣、沈陽市渾南區(qū)、甘孜道孚縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、內(nèi)江市市中區(qū)、涼山木里藏族自治縣、海南興?？h、武威市涼州區(qū)
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南充市儀隴縣、定西市安定區(qū)、上饒市德興市、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、湖州市南潯區(qū)、貴陽市息烽縣、蘇州市虎丘區(qū)
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臨高縣皇桐鎮(zhèn)、黔南貴定縣、漯河市舞陽縣、濰坊市寒亭區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、徐州市邳州市、牡丹江市穆棱市
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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(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(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(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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