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新鄉(xiāng)市延津縣、開封市通許縣、陽江市陽春市、臨沂市臨沭縣、開封市鼓樓區(qū)、青島市黃島區(qū)
甘孜理塘縣、武漢市洪山區(qū)、忻州市靜樂縣、懷化市通道侗族自治縣、東方市三家鎮(zhèn)、漯河市郾城區(qū)、西安市長安區(qū)、聊城市東阿縣、海北剛察縣
福州市臺江區(qū)、商洛市柞水縣、西安市閻良區(qū)、九江市湖口縣、菏澤市巨野縣、延邊和龍市、屯昌縣新興鎮(zhèn)、濟寧市嘉祥縣、寧德市蕉城區(qū)、黃岡市紅安縣
樂山市市中區(qū)、哈爾濱市通河縣、運城市絳縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、東莞市石排鎮(zhèn)、武威市古浪縣、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、濱州市鄒平市、朝陽市雙塔區(qū)、濟南市商河縣
鶴崗市向陽區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、泉州市南安市、重慶市大渡口區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、濱州市濱城區(qū)、萬寧市東澳鎮(zhèn)、安康市鎮(zhèn)坪縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、黔東南麻江縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、濰坊市青州市、遼陽市弓長嶺區(qū)、達州市開江縣、重慶市南岸區(qū)、西寧市城西區(qū)、新余市分宜縣、連云港市連云區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
牡丹江市穆棱市、贛州市贛縣區(qū)、德州市齊河縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、廣西玉林市福綿區(qū)
常德市津市市、岳陽市華容縣、甘孜得榮縣、泉州市石獅市、三明市清流縣、瓊海市大路鎮(zhèn)
大慶市讓胡路區(qū)、涼山甘洛縣、濟寧市微山縣、泰州市靖江市、江門市新會區(qū)、遼源市東遼縣、寶雞市扶風(fēng)縣、海西蒙古族天峻縣
深圳市福田區(qū)、通化市梅河口市、黃山市徽州區(qū)、銅陵市樅陽縣、廣西崇左市扶綏縣、株洲市炎陵縣
榆林市府谷縣、吉安市永新縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、湛江市吳川市、南平市邵武市、清遠(yuǎn)市佛岡縣
菏澤市巨野縣、長沙市開福區(qū)、成都市都江堰市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、杭州市淳安縣、湘潭市雨湖區(qū)、武漢市新洲區(qū)
甘孜九龍縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、宜賓市江安縣、朝陽市凌源市、甘南舟曲縣、合肥市巢湖市、潮州市饒平縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、臨夏臨夏市、廣安市鄰水縣
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、菏澤市鄆城縣、咸陽市渭城區(qū)、邵陽市洞口縣、駐馬店市西平縣、臨夏康樂縣、泰安市岱岳區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、泉州市豐澤區(qū)
漢中市西鄉(xiāng)縣、湘西州鳳凰縣、隴南市康縣、濮陽市濮陽縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、長治市長子縣、邵陽市雙清區(qū)、泉州市石獅市
銅川市耀州區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、榆林市神木市、三門峽市澠池縣、許昌市魏都區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)
廣西柳州市三江侗族自治縣、長治市上黨區(qū)、寧波市海曙區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、曲靖市富源縣、榆林市清澗縣、牡丹江市林口縣、徐州市睢寧縣、營口市老邊區(qū)、攀枝花市鹽邊縣
雅安市名山區(qū)、延安市子長市、遵義市正安縣、岳陽市平江縣、麗水市青田縣、武漢市黃陂區(qū)、六安市金寨縣、紹興市越城區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)
濟寧市嘉祥縣、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)
南京市棲霞區(qū)、汕尾市城區(qū)、重慶市酉陽縣、駐馬店市確山縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、天水市清水縣、楚雄牟定縣、攀枝花市西區(qū)、永州市冷水灘區(qū)
杭州市富陽區(qū)、通化市梅河口市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、昆明市五華區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、朝陽市北票市、廣西南寧市上林縣、汕頭市南澳縣、隨州市曾都區(qū)
河源市龍川縣、定西市臨洮縣、玉溪市峨山彝族自治縣、揚州市江都區(qū)、汕尾市海豐縣、蕪湖市鳩江區(qū)、哈爾濱市雙城區(qū)、西雙版納勐臘縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、成都市錦江區(qū)
上海市虹口區(qū)、江門市鶴山市、北京市延慶區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、雙鴨山市四方臺區(qū)、涼山會理市
濟南市長清區(qū)、濮陽市濮陽縣、婁底市新化縣、臺州市椒江區(qū)、漯河市舞陽縣、黃石市大冶市
廣西南寧市良慶區(qū)、龍巖市長汀縣、德州市慶云縣、盤錦市雙臺子區(qū)、武威市民勤縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、天水市麥積區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、煙臺市海陽市
武漢市江漢區(qū)、紅河元陽縣、西寧市大通回族土族自治縣、濟寧市汶上縣、臨夏永靖縣、鞍山市立山區(qū)、玉樹治多縣、亳州市蒙城縣、畢節(jié)市黔西市、南京市江寧區(qū)
溫州市瑞安市、紅河元陽縣、慶陽市西峰區(qū)、淄博市沂源縣、黔南平塘縣、玉溪市峨山彝族自治縣、紅河開遠(yuǎn)市
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廣西南寧市興寧區(qū)、滁州市明光市、金華市東陽市、怒江傈僳族自治州福貢縣、昆明市東川區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、安陽市龍安區(qū)
紅河個舊市、北京市順義區(qū)、朔州市山陰縣、臺州市溫嶺市、梅州市五華縣、海北祁連縣、揚州市邗江區(qū)、臨夏臨夏縣、無錫市惠山區(qū)
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重慶市城口縣、濮陽市南樂縣、海東市樂都區(qū)、銅仁市松桃苗族自治縣、濟寧市汶上縣
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揭陽市揭東區(qū)、呂梁市交口縣、通化市東昌區(qū)、咸寧市赤壁市、中山市東鳳鎮(zhèn)、周口市川匯區(qū)、煙臺市棲霞市、長沙市芙蓉區(qū)、宿州市蕭縣、營口市鲅魚圈區(qū)
廣西賀州市鐘山縣、儋州市中和鎮(zhèn)、本溪市南芬區(qū)、廣西來賓市武宣縣、慶陽市華池縣、宜賓市高縣、菏澤市鄆城縣
廣州市白云區(qū)、南陽市淅川縣、伊春市伊美區(qū)、云浮市郁南縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、湖州市德清縣、鄭州市中牟縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、廣州市增城區(qū)、晉中市左權(quán)縣
青島市平度市、恩施州宣恩縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、湛江市徐聞縣、南京市江寧區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、哈爾濱市通河縣、邵陽市雙清區(qū)
攀枝花市鹽邊縣、商洛市商南縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、紅河元陽縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、寧德市福安市、麗江市玉龍納西族自治縣、吉安市安??h
麗水市松陽縣、許昌市禹州市、洛陽市澗西區(qū)、龍巖市永定區(qū)、??谑旋埲A區(qū)、甘南合作市
五指山市毛道、廣西南寧市馬山縣、楚雄武定縣、淮北市烈山區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、黃山市歙縣、常德市桃源縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、南京市建鄴區(qū)
天水市麥積區(qū)、天津市靜海區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、榆林市榆陽區(qū)、麗江市古城區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、菏澤市單縣、大理云龍縣、杭州市淳安縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、牡丹江市寧安市、延邊汪清縣、攀枝花市鹽邊縣、鄭州市新鄭市、懷化市洪江市、廣西崇左市扶綏縣、荊州市荊州區(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(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36T ,并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(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,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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