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懷化市靖州苗族侗族自治縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、陽泉市城區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、咸寧市嘉魚縣
無錫市惠山區(qū)、上饒市鉛山縣、重慶市忠縣、鄭州市上街區(qū)、邵陽市隆回縣、江門市江海區(qū)
黔南福泉市、渭南市韓城市、張掖市山丹縣、咸陽市淳化縣、宜昌市長(zhǎng)陽土家族自治縣、長(zhǎng)治市襄垣縣、廣西欽州市欽北區(qū)、宜賓市筠連縣
贛州市上猶縣、淄博市周村區(qū)、濟(jì)寧市兗州區(qū)、益陽市南縣、南充市西充縣
武漢市武昌區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、大連市中山區(qū)、恩施州鶴峰縣、鄭州市二七區(qū)
上海市松江區(qū)、運(yùn)城市河津市、大連市沙河口區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、寶雞市渭濱區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市
天津市武清區(qū)、宜賓市南溪區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、遂寧市船山區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西桂林市荔浦市、福州市長(zhǎng)樂區(qū)、吉林市舒蘭市、南充市順慶區(qū)、南京市浦口區(qū)
贛州市寧都縣、清遠(yuǎn)市陽山縣、中山市西區(qū)街道、阜新市細(xì)河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、樂東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)
益陽市資陽區(qū)、甘孜得榮縣、肇慶市高要區(qū)、襄陽市棗陽市、七臺(tái)河市桃山區(qū)、重慶市大渡口區(qū)、德州市慶云縣
重慶市巴南區(qū)、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、四平市梨樹縣、廣西南寧市良慶區(qū)、衡陽市衡山縣
呂梁市離石區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、邵陽市綏寧縣、廣西玉林市興業(yè)縣、沈陽市皇姑區(qū)
深圳市鹽田區(qū)、廣西南寧市橫州市、麗水市松陽縣、駐馬店市正陽縣、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、臺(tái)州市玉環(huán)市、常德市桃源縣、焦作市山陽區(qū)、甘南合作市
北京市延慶區(qū)、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、安康市紫陽縣、日照市嵐山區(qū)、咸陽市彬州市、西寧市城中區(qū)、臺(tái)州市溫嶺市、金華市武義縣、雅安市蘆山縣
成都市青羊區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、海北海晏縣、懷化市中方縣、白城市大安市、寶雞市岐山縣、樂山市五通橋區(qū)
南充市南部縣、焦作市沁陽市、廣西防城港市上思縣、聊城市陽谷縣、永州市藍(lán)山縣、齊齊哈爾市泰來縣、黔南獨(dú)山縣、涼山昭覺縣、北京市昌平區(qū)
煙臺(tái)市芝罘區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、永州市東安縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、黃岡市蘄春縣、漢中市漢臺(tái)區(qū)
大連市西崗區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、慶陽市慶城縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)
廣西百色市田陽區(qū)、重慶市潼南區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、淮安市金湖縣、西安市高陵區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣、九江市永修縣、蚌埠市龍子湖區(qū)
涼山甘洛縣、南通市通州區(qū)、白城市大安市、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、黃岡市麻城市、黔東南從江縣、延邊琿春市、鐵嶺市鐵嶺縣、雞西市雞東縣、太原市迎澤區(qū)
咸陽市武功縣、駐馬店市遂平縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、蘇州市姑蘇區(qū)、九江市瑞昌市、朔州市應(yīng)縣、廣州市海珠區(qū)、臨沂市羅莊區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、德州市陵城區(qū)
萬寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、雞西市梨樹區(qū)、紅河石屏縣、安康市平利縣、北京市豐臺(tái)區(qū)
海西蒙古族天峻縣、北京市房山區(qū)、衢州市開化縣、臨汾市洪洞縣、伊春市大箐山縣、大慶市大同區(qū)、福州市羅源縣、曲靖市陸良縣
果洛班瑪縣、阜陽市臨泉縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、湛江市吳川市
雅安市寶興縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、齊齊哈爾市訥河市、湘西州保靖縣、九江市潯陽區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、紅河紅河縣、無錫市錫山區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、臨汾市霍州市
廣安市前鋒區(qū)、邵陽市邵東市、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、海南共和縣、廣州市從化區(qū)、荊州市石首市、濰坊市諸城市、濰坊市青州市、溫州市甌海區(qū)
保山市騰沖市、海南興?？h、武漢市武昌區(qū)、阜新市海州區(qū)、漳州市詔安縣、永州市寧遠(yuǎn)縣、贛州市于都縣、永州市東安縣
巴中市通江縣、成都市彭州市、長(zhǎng)治市屯留區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、成都市簡(jiǎn)陽市、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、菏澤市鄆城縣
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黔東南岑鞏縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、焦作市孟州市、臨夏臨夏縣、天水市秦安縣
金華市義烏市、昆明市嵩明縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、宜昌市長(zhǎng)陽土家族自治縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
黃山市黟縣、黔東南臺(tái)江縣、焦作市馬村區(qū)、肇慶市封開縣、紅河個(gè)舊市、廈門市湖里區(qū)、成都市錦江區(qū)
運(yùn)城市永濟(jì)市、泉州市永春縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、恩施州利川市、榆林市綏德縣
佳木斯市同江市、六安市金寨縣、三門峽市澠池縣、天津市河西區(qū)、駐馬店市上蔡縣、吉林市蛟河市
伊春市大箐山縣、六安市金安區(qū)、惠州市惠城區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、北京市西城區(qū)
天津市薊州區(qū)、直轄縣天門市、忻州市寧武縣、三門峽市盧氏縣、佳木斯市郊區(qū)
武威市涼州區(qū)、德州市樂陵市、馬鞍山市含山縣、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、昭通市大關(guān)縣、安順市西秀區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、銅仁市思南縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、中山市南區(qū)街道
南通市海門區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、重慶市北碚區(qū)、牡丹江市林口縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
資陽市雁江區(qū)、杭州市西湖區(qū)、上海市寶山區(qū)、沈陽市大東區(qū)、呂梁市方山縣、錦州市凌海市、黔南龍里縣、寧夏石嘴山市平羅縣、合肥市廬陽區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
鶴崗市興山區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、西寧市城北區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、延安市富縣、青島市即墨區(qū)、開封市通許縣、寧德市柘榮縣、漳州市薌城區(qū)
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杭州市淳安縣、鞍山市立山區(qū)、懷化市通道侗族自治縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、永州市江華瑤族自治縣、長(zhǎng)治市上黨區(qū)、攀枝花市西區(qū)、朝陽市朝陽縣、益陽市沅江市、太原市尖草坪區(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?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?jī)H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(guó)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(duì)簡(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)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(huì)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(huì)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(jiǎn)單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對(duì)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(píng)測(cè)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(guó)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(cè)評(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)評(píng)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(jí)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)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(tái)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(guó)Llama，成為全球第一開源模型。
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