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泉州市鯉城區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、長治市襄垣縣、上饒市余干縣、駐馬店市汝南縣
紅河石屏縣、撫州市南城縣、榆林市榆陽區(qū)、瀘州市合江縣、張掖市山丹縣、大同市平城區(qū)
牡丹江市西安區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、東營市墾利區(qū)、玉樹玉樹市、洛陽市嵩縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、泉州市洛江區(qū)
南充市營山縣、煙臺市牟平區(qū)、焦作市中站區(qū)、大同市云岡區(qū)、張掖市高臺縣、宿遷市泗陽縣、昭通市永善縣、泰州市靖江市
楚雄姚安縣、眉山市洪雅縣、寧波市寧海縣、東方市天安鄉(xiāng)、漳州市龍海區(qū)、深圳市寶安區(qū)、白銀市白銀區(qū)、佛山市禪城區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
中山市東區(qū)街道、吉安市永新縣、濰坊市寒亭區(qū)、衢州市龍游縣、常州市溧陽市、永州市江華瑤族自治縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、定西市臨洮縣、五指山市毛陽、九江市共青城市
濟(jì)寧市嘉祥縣、遼源市西安區(qū)、武威市涼州區(qū)、恩施州來鳳縣、郴州市桂東縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、廣州市海珠區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、蕪湖市繁昌區(qū)
長治市屯留區(qū)、德州市臨邑縣、樂山市市中區(qū)、上饒市德興市、東營市墾利區(qū)、白山市靖宇縣、鷹潭市余江區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨汾市洪洞縣、懷化市沅陵縣、蚌埠市禹會區(qū)、三亞市崖州區(qū)、寶雞市千陽縣、沈陽市鐵西區(qū)、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、長沙市長沙縣、金華市東陽市
松原市扶余市、衢州市衢江區(qū)、張掖市甘州區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、六安市霍邱縣、麗水市慶元縣
鄭州市上街區(qū)、三明市大田縣、綿陽市鹽亭縣、宜春市銅鼓縣、天水市清水縣、武漢市新洲區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)、成都市新都區(qū)
渭南市臨渭區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、成都市武侯區(qū)、濰坊市青州市、西安市雁塔區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、玉溪市紅塔區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)
煙臺市海陽市、北京市房山區(qū)、煙臺市招遠(yuǎn)市、太原市迎澤區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、開封市通許縣、廣西防城港市東興市
黃石市黃石港區(qū)、徐州市泉山區(qū)、德陽市廣漢市、揚(yáng)州市高郵市、河源市和平縣、漢中市略陽縣、北京市順義區(qū)、北京市豐臺區(qū)、青島市市南區(qū)
朔州市平魯區(qū)、廣州市海珠區(qū)、天津市靜海區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、三門峽市陜州區(qū)、北京市石景山區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)
永州市江華瑤族自治縣、宜昌市猇亭區(qū)、徐州市賈汪區(qū)、甘南舟曲縣、長春市南關(guān)區(qū)、安陽市滑縣、惠州市博羅縣
徐州市銅山區(qū)、紅河彌勒市、安康市漢陰縣、濰坊市昌邑市、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、福州市晉安區(qū)
成都市金堂縣、臨汾市襄汾縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、雙鴨山市饒河縣、中山市五桂山街道、綏化市海倫市
朝陽市雙塔區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、資陽市樂至縣、咸陽市淳化縣、丹東市元寶區(qū)、撫州市崇仁縣、武漢市漢陽區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、商丘市梁園區(qū)、安康市白河縣
濟(jì)源市市轄區(qū)、三亞市吉陽區(qū)、黑河市孫吳縣、寧波市江北區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣、黃南尖扎縣、海東市循化撒拉族自治縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、丹東市振安區(qū)
韶關(guān)市樂昌市、商丘市睢縣、涼山西昌市、東莞市長安鎮(zhèn)、威海市榮成市、西安市臨潼區(qū)
樂山市金口河區(qū)、眉山市青神縣、文山麻栗坡縣、晉城市沁水縣、運(yùn)城市絳縣、廣西崇左市憑祥市、漳州市薌城區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、徐州市賈汪區(qū)、梅州市平遠(yuǎn)縣
保亭黎族苗族自治縣什玲、吉安市峽江縣、黃岡市麻城市、武威市古浪縣、廣西百色市凌云縣、甘孜得榮縣、東莞市清溪鎮(zhèn)
昆明市石林彝族自治縣、慶陽市鎮(zhèn)原縣、東營市利津縣、五指山市毛陽、長治市潞州區(qū)、淮北市濉溪縣、蘇州市太倉市、涼山普格縣、上饒市玉山縣、常德市安鄉(xiāng)縣
武威市涼州區(qū)、涼山雷波縣、平頂山市汝州市、懷化市鶴城區(qū)、煙臺市萊州市、青島市膠州市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、淄博市臨淄區(qū)、玉樹治多縣
宜賓市南溪區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、南京市秦淮區(qū)、梅州市興寧市、連云港市海州區(qū)、宜昌市秭歸縣
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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(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(yàn)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(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，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(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，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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