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南昌市安義縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、黔西南貞豐縣、雙鴨山市寶山區(qū)、南陽(yáng)市西峽縣、宜昌市枝江市、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、平頂山市汝州市
重慶市江北區(qū)、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、陽(yáng)泉市礦區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、六安市葉集區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、榆林市橫山區(qū)、惠州市惠東縣
樂(lè)東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、昆明市五華區(qū)、南充市南部縣、九江市永修縣、涼山金陽(yáng)縣
大理劍川縣、萬(wàn)寧市萬(wàn)城鎮(zhèn)、臨夏康樂(lè)縣、廣西桂林市永?？h、常州市武進(jìn)區(qū)、珠海市金灣區(qū)、濰坊市臨朐縣、雅安市石棉縣
自貢市沿灘區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、慶陽(yáng)市寧縣、淄博市周村區(qū)、大連市中山區(qū)、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)
阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、平頂山市魯山縣、九江市濂溪區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、遵義市仁懷市、駐馬店市汝南縣
南平市順昌縣、黔西南安龍縣、涼山布拖縣、株洲市炎陵縣、寧夏吳忠市同心縣
揭陽(yáng)市榕城區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、滁州市鳳陽(yáng)縣、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、滁州市來(lái)安縣、贛州市崇義縣、九江市共青城市
伊春市伊美區(qū)、延邊延吉市、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、濮陽(yáng)市南樂(lè)縣、廣西玉林市興業(yè)縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣
杭州市桐廬縣、武漢市江岸區(qū)、蘇州市太倉(cāng)市、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、咸寧市崇陽(yáng)縣、宜賓市翠屏區(qū)
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、常州市金壇區(qū)、白銀市白銀區(qū)、晉城市沁水縣、常州市新北區(qū)、呂梁市興縣、濟(jì)南市歷城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、三亞市崖州區(qū)
寶雞市金臺(tái)區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、南平市延平區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、甘孜理塘縣、重慶市合川區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、河源市紫金縣、攀枝花市西區(qū)、衢州市常山縣
銅仁市松桃苗族自治縣、丹東市寬甸滿(mǎn)族自治縣、咸陽(yáng)市永壽縣、德州市夏津縣、廣西貴港市港北區(qū)、中山市南區(qū)街道
金華市磐安縣、東方市東河鎮(zhèn)、周口市川匯區(qū)、西雙版納景洪市、南京市江寧區(qū)
宜昌市遠(yuǎn)安縣、昭通市威信縣、撫順市東洲區(qū)、福州市平潭縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、淄博市沂源縣
青島市市北區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、大連市沙河口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、滁州市天長(zhǎng)市、連云港市灌云縣、黔西南普安縣、牡丹江市綏芬河市、上海市閔行區(qū)
宜昌市枝江市、日照市莒縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、焦作市山陽(yáng)區(qū)、榆林市清澗縣、廈門(mén)市同安區(qū)、攀枝花市西區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、徐州市鼓樓區(qū)
黑河市北安市、東莞市企石鎮(zhèn)、朔州市朔城區(qū)、肇慶市封開(kāi)縣、池州市石臺(tái)縣、韶關(guān)市樂(lè)昌市
遼源市龍山區(qū)、忻州市保德縣、?？谑协偵絽^(qū)、衡陽(yáng)市衡東縣、蘇州市昆山市、長(zhǎng)治市上黨區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)
哈爾濱市道里區(qū)、漯河市源匯區(qū)、玉溪市華寧縣、益陽(yáng)市赫山區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)
營(yíng)口市老邊區(qū)、肇慶市廣寧縣、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、湘西州吉首市、黔東南麻江縣、文山廣南縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、揭陽(yáng)市榕城區(qū)
萬(wàn)寧市北大鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、重慶市萬(wàn)州區(qū)、梅州市梅江區(qū)、銅陵市義安區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)
咸陽(yáng)市秦都區(qū)、黔東南榕江縣、寶雞市鳳翔區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、資陽(yáng)市安岳縣、隴南市康縣、撫州市宜黃縣、吉安市永豐縣
許昌市禹州市、遼源市東豐縣、咸寧市赤壁市、淮南市八公山區(qū)、酒泉市金塔縣、銅仁市思南縣、三門(mén)峽市陜州區(qū)
中山市大涌鎮(zhèn)、萬(wàn)寧市北大鎮(zhèn)、廣西河池市都安瑤族自治縣、廣西崇左市大新縣、鐵嶺市鐵嶺縣、連云港市灌南縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、忻州市寧武縣、隴南市宕昌縣、紅河蒙自市
吉林市蛟河市、西寧市湟源縣、黔南龍里縣、泉州市德化縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西百色市右江區(qū)、萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、攀枝花市鹽邊縣、銅川市王益區(qū)
淮北市杜集區(qū)、池州市貴池區(qū)、大同市左云縣、十堰市竹山縣、菏澤市東明縣、西安市藍(lán)田縣、寧夏吳忠市鹽池縣、蘇州市吳江區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
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畢節(jié)市織金縣、常德市津市市、天津市薊州區(qū)、東莞市萬(wàn)江街道、瓊海市龍江鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)
廣西柳州市柳南區(qū)、臨夏臨夏市、廣西崇左市寧明縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、北京市通州區(qū)
萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、廣西崇左市天等縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、松原市扶余市、遂寧市安居區(qū)
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、通化市柳河縣、黃山市歙縣、晉中市壽陽(yáng)縣、昆明市東川區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、阜新市細(xì)河區(qū)
河源市源城區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、五指山市通什、綿陽(yáng)市鹽亭縣、三明市大田縣、上海市嘉定區(qū)、鶴壁市淇縣、吉林市舒蘭市、南京市浦口區(qū)
文昌市馮坡鎮(zhèn)、隴南市文縣、臨滄市鳳慶縣、黔西南安龍縣、遵義市匯川區(qū)、臨汾市隰縣、渭南市華州區(qū)
濱州市惠民縣、涼山冕寧縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、甘南卓尼縣、重慶市豐都縣、撫順市清原滿(mǎn)族自治縣、寧夏銀川市永寧縣
郴州市嘉禾縣、郴州市臨武縣、涼山普格縣、株洲市攸縣、怒江傈僳族自治州瀘水市
泉州市德化縣、平頂山市魯山縣、溫州市龍灣區(qū)、延邊敦化市、邵陽(yáng)市大祥區(qū)、湘西州瀘溪縣
屯昌縣楓木鎮(zhèn)、岳陽(yáng)市云溪區(qū)、牡丹江市林口縣、天津市薊州區(qū)、江門(mén)市臺(tái)山市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣
鷹潭市余江區(qū)、廣西百色市田東縣、株洲市荷塘區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、黃石市下陸區(qū)、上海市靜安區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、昆明市安寧市、廣西桂林市資源縣、蘭州市七里河區(qū)
伊春市湯旺縣、商丘市柘城縣、楚雄大姚縣、鹽城市東臺(tái)市、廣州市越秀區(qū)、天津市武清區(qū)、宿州市靈璧縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、丹東市元寶區(qū)、昭通市大關(guān)縣
儋州市蘭洋鎮(zhèn)、玉樹(shù)雜多縣、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、海西蒙古族茫崖市、益陽(yáng)市南縣、銅川市印臺(tái)區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、黔東南丹寨縣、無(wú)錫市江陰市、南通市海門(mén)區(qū)
鄭州市鞏義市、資陽(yáng)市安岳縣、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、吉安市萬(wàn)安縣、南陽(yáng)市南召縣、葫蘆島市興城市、安陽(yáng)市文峰區(qū)、鐵嶺市鐵嶺縣
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新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、西寧市城東區(qū)、大連市甘井子區(qū)、黑河市北安市、亳州市譙城區(qū)、黃岡市麻城市、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
廣西桂林市全州縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、湛江市吳川市、畢節(jié)市大方縣、渭南市潼關(guān)縣
天水市武山縣、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、雞西市雞東縣、玉溪市易門(mén)縣、黔南荔波縣、隴南市文縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、臨滄市滄源佤族自治縣、延安市子長(zhǎng)市、吉林市昌邑區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)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(kāi)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(wèn)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(mén)模型中只有千問(wèn)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(wèn)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(lèi)似于人類(lèi)在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)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(guò)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(zhuān)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(wú)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(yǔ)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(kāi)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(kāi)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(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類(lèi)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(mǎn)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(kāi)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(lái)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(mén)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶(hù)可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線(xiàn)接入Qwen3。
目前，阿里通義已開(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開(kāi)源模型。
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