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江門市江海區(qū)、晉中市靈石縣、南充市營山縣、朝陽市朝陽縣、鶴壁市?？h
資陽市雁江區(qū)、綿陽市三臺縣、洛陽市新安縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、涼山寧南縣
大同市平城區(qū)、達(dá)州市萬源市、平頂山市郟縣、合肥市廬陽區(qū)、廣元市利州區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、青島市嶗山區(qū)、自貢市自流井區(qū)
無錫市濱湖區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、荊州市荊州區(qū)、濮陽市清豐縣、杭州市蕭山區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、玉溪市易門縣、邵陽市隆回縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
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
臺州市三門縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、信陽市平橋區(qū)
佳木斯市東風(fēng)區(qū)、廣西桂林市荔浦市、重慶市大足區(qū)、十堰市竹山縣、齊齊哈爾市泰來縣、池州市石臺縣、遵義市播州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
涼山普格縣、吉安市永豐縣、贛州市定南縣、南京市棲霞區(qū)、三明市寧化縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、十堰市張灣區(qū)
眉山市彭山區(qū)、湘西州鳳凰縣、衢州市柯城區(qū)、畢節(jié)市黔西市、涼山普格縣、錦州市黑山縣、汕尾市陸豐市、三明市將樂縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣
六安市金寨縣、黔南龍里縣、隴南市康縣、岳陽市華容縣、黔東南雷山縣、攀枝花市仁和區(qū)、宿遷市沭陽縣、成都市郫都區(qū)
鎮(zhèn)江市句容市、福州市晉安區(qū)、忻州市五寨縣、果洛達(dá)日縣、駐馬店市泌陽縣、廣西桂林市雁山區(qū)、通化市東昌區(qū)、德州市夏津縣、寧夏固原市涇源縣、日照市五蓮縣
廣西崇左市憑祥市、六盤水市盤州市、雙鴨山市友誼縣、昭通市永善縣、大理漾濞彝族自治縣、黃岡市黃州區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、重慶市北碚區(qū)
大同市新榮區(qū)、海北剛察縣、佳木斯市樺川縣、臨沂市莒南縣、淮北市杜集區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市
福州市永泰縣、宜昌市興山縣、安康市嵐皋縣、嘉興市南湖區(qū)、遂寧市蓬溪縣、許昌市禹州市、忻州市五臺縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、蕪湖市鳩江區(qū)
撫州市南豐縣、寧德市蕉城區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、甘孜德格縣、周口市太康縣、寧夏吳忠市鹽池縣
曲靖市會澤縣、湘西州永順縣、莆田市城廂區(qū)、齊齊哈爾市依安縣、廣西賀州市八步區(qū)、宿州市靈璧縣、重慶市合川區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、南昌市南昌縣
澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、天津市紅橋區(qū)、三明市泰寧縣、玉溪市江川區(qū)、珠海市金灣區(qū)、長治市壺關(guān)縣、松原市乾安縣、齊齊哈爾市龍江縣、遼源市西安區(qū)、白城市大安市
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、珠海市香洲區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、玉溪市紅塔區(qū)、蚌埠市五河縣
揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、黃岡市武穴市、開封市鼓樓區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、九江市彭澤縣、東方市感城鎮(zhèn)
渭南市白水縣、中山市南區(qū)街道、呂梁市興縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、茂名市高州市、鹽城市阜寧縣、樂山市峨邊彝族自治縣、南昌市西湖區(qū)
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
鶴崗市向陽區(qū)、洛陽市嵩縣、吉林市昌邑區(qū)、延安市志丹縣、上饒市余干縣、海南共和縣、文山富寧縣、西安市周至縣、忻州市保德縣、晉中市昔陽縣
天津市濱海新區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、泰安市東平縣、廣元市蒼溪縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、連云港市灌云縣、恩施州咸豐縣、成都市蒲江縣、贛州市崇義縣
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、常德市武陵區(qū)、常德市桃源縣、昆明市晉寧區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、丹東市元寶區(qū)、呂梁市交城縣、德州市德城區(qū)
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、運(yùn)城市永濟(jì)市、上海市松江區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、營口市大石橋市、營口市站前區(qū)、北京市大興區(qū)、濟(jì)寧市鄒城市、屯昌縣坡心鎮(zhèn)
洛陽市嵩縣、長春市南關(guān)區(qū)、大理鶴慶縣、溫州市文成縣、成都市崇州市、黃山市黃山區(qū)、德陽市羅江區(qū)、郴州市北湖區(qū)
眉山市彭山區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、太原市小店區(qū)、安陽市林州市、麗水市松陽縣、中山市民眾鎮(zhèn)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、常州市武進(jìn)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣
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黔東南雷山縣、甘南夏河縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、襄陽市樊城區(qū)、撫州市宜黃縣、成都市新津區(qū)、廣元市旺蒼縣
贛州市瑞金市、遵義市習(xí)水縣、甘孜爐霍縣、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、中山市大涌鎮(zhèn)、煙臺市萊州市、福州市平潭縣、常德市澧縣
內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、澄邁縣金江鎮(zhèn)、安康市旬陽市、天津市紅橋區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、達(dá)州市宣漢縣
杭州市下城區(qū)、北京市豐臺區(qū)、河源市紫金縣、廣西來賓市忻城縣、榆林市吳堡縣、資陽市安岳縣、丹東市鳳城市
信陽市淮濱縣、朝陽市凌源市、贛州市全南縣、中山市神灣鎮(zhèn)、岳陽市岳陽樓區(qū)
潮州市潮安區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、紅河彌勒市、東營市東營區(qū)、上饒市婺源縣、濟(jì)寧市汶上縣、南陽市桐柏縣、延邊圖們市
周口市西華縣、益陽市資陽區(qū)、潮州市潮安區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、永州市新田縣、太原市萬柏林區(qū)
棗莊市市中區(qū)、咸陽市乾縣、德陽市什邡市、重慶市江津區(qū)、資陽市樂至縣、天津市濱海新區(qū)
哈爾濱市尚志市、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、商丘市睢陽區(qū)、陽江市陽東區(qū)
廣西百色市德?？h、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、黔東南丹寨縣、蕪湖市鳩江區(qū)、信陽市光山縣
上海市寶山區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、德州市陵城區(qū)、廣西防城港市東興市、益陽市桃江縣、溫州市洞頭區(qū)、咸陽市武功縣
聊城市高唐縣、白山市靖宇縣、東方市新龍鎮(zhèn)、忻州市岢嵐縣、永州市江華瑤族自治縣、朝陽市龍城區(qū)
榆林市神木市、臨沂市蘭陵縣、日照市五蓮縣、銅仁市江口縣、德陽市廣漢市、襄陽市老河口市、荊門市京山市、肇慶市德慶縣
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連云港市灌南縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、綿陽市安州區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、果洛達(dá)日縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、太原市婁煩縣、邵陽市洞口縣、海東市平安區(qū)
清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、阜陽市潁東區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、忻州市靜樂縣、泰安市寧陽縣、安康市平利縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、錦州市凌海市、淮南市田家庵區(qū)
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資陽市安岳縣、麗水市慶元縣、攀枝花市米易縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、雞西市雞冠區(qū)
中山市南頭鎮(zhèn)、馬鞍山市花山區(qū)、濟(jì)南市商河縣、信陽市羅山縣、楚雄雙柏縣、泉州市泉港區(qū)、漯河市臨潁縣、汕尾市海豐縣
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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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