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樂山市沙灣區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、上海市浦東新區(qū)、黔南三都水族自治縣、沈陽市康平縣、廣西桂林市灌陽縣、金華市義烏市、榆林市米脂縣、蘭州市城關(guān)區(qū)
六安市葉集區(qū)、臺州市椒江區(qū)、鷹潭市余江區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、哈爾濱市南崗區(qū)、朝陽市建平縣、玉溪市易門縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)
泰安市泰山區(qū)、大同市云州區(qū)、呂梁市文水縣、雅安市天全縣、荊州市江陵縣、定安縣富文鎮(zhèn)、信陽市商城縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、贛州市贛縣區(qū)、重慶市南川區(qū)
宣城市旌德縣、臨滄市云縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、延邊安圖縣、重慶市潼南區(qū)、北京市東城區(qū)、遂寧市射洪市、定安縣龍湖鎮(zhèn)
安徽省、北京市、福建省、甘肅省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、海南省、河北省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山東省、山西省、陜西省、上海市、四川省、天津市、西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、浙江省、重慶市
直轄縣潛江市、永州市寧遠(yuǎn)縣、白銀市會寧縣、聊城市高唐縣、廣西梧州市岑溪市
海西蒙古族茫崖市、宜賓市屏山縣、錦州市義縣、紅河開遠(yuǎn)市、渭南市臨渭區(qū)、襄陽市襄城區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)
鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、金昌市永昌縣、臨汾市洪洞縣、大慶市肇州縣、迪慶香格里拉市、無錫市錫山區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、忻州市靜樂縣
酒泉市瓜州縣、廣西百色市西林縣、臺州市仙居縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、德州市陵城區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣
長春市榆樹市、天水市甘谷縣、南充市營山縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)漠河市、海西蒙古族茫崖市、廈門市湖里區(qū)
遵義市湄潭縣、鹽城市濱?？h、鷹潭市余江區(qū)、十堰市鄖西縣、保山市龍陵縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、黃石市陽新縣、湘西州保靖縣、鄭州市二七區(qū)、孝感市安陸市
六盤水市六枝特區(qū)、淄博市周村區(qū)、楚雄雙柏縣、開封市杞縣、隴南市兩當(dāng)縣、安陽市殷都區(qū)、西安市閻良區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、咸陽市渭城區(qū)
本溪市明山區(qū)、商丘市夏邑縣、馬鞍山市博望區(qū)、三門峽市陜州區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、漯河市臨潁縣、鎮(zhèn)江市句容市、重慶市沙坪壩區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
上海市黃浦區(qū)、天水市麥積區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、吉安市泰和縣、畢節(jié)市織金縣、湘潭市雨湖區(qū)、舟山市普陀區(qū)
上海市松江區(qū)、綿陽市鹽亭縣、天津市津南區(qū)、漳州市薌城區(qū)、舟山市普陀區(qū)、甘孜九龍縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、大慶市紅崗區(qū)、晉城市澤州縣
甘孜理塘縣、宜昌市秭歸縣、南京市雨花臺區(qū)、延安市延川縣、張家界市桑植縣
三亞市崖州區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、廣西南寧市良慶區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、天津市河西區(qū)
宜昌市興山縣、漢中市佛坪縣、佳木斯市向陽區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)、濱州市惠民縣、洛陽市西工區(qū)、綏化市肇東市、安慶市宿松縣
宜春市萬載縣、泰安市寧陽縣、佛山市南海區(qū)、寶雞市鳳縣、忻州市靜樂縣、沈陽市于洪區(qū)、昭通市巧家縣
潮州市潮安區(qū)、紹興市上虞區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、福州市臺江區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣
漢中市留壩縣、荊州市石首市、三明市清流縣、呂梁市柳林縣、瀘州市敘永縣、海東市循化撒拉族自治縣、黃山市黟縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、瓊海市中原鎮(zhèn)
淮安市淮陰區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、達(dá)州市萬源市、江門市蓬江區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、河源市和平縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)
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綿陽市北川羌族自治縣、江門市蓬江區(qū)、綏化市北林區(qū)、寶雞市隴縣、重慶市榮昌區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)
德州市禹城市、東莞市常平鎮(zhèn)、濟(jì)南市商河縣、三明市永安市、菏澤市鄄城縣、眉山市青神縣、黃山市歙縣
哈爾濱市阿城區(qū)、黔西南安龍縣、長治市壺關(guān)縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、五指山市通什、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、大理永平縣、甘孜爐霍縣、廣西北海市銀海區(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(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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(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(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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