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湘潭市湘鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、撫州市黎川縣、十堰市張灣區(qū)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、廣西柳州市鹿寨縣
商丘市夏邑縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、重慶市合川區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、定西市臨洮縣、黃岡市武穴市、恩施州來鳳縣、菏澤市牡丹區(qū)
宜昌市興山縣、懷化市麻陽苗族自治縣、金昌市永昌縣、福州市臺(tái)江區(qū)、朔州市右玉縣
大連市中山區(qū)、平頂山市郟縣、安康市白河縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、曲靖市陸良縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、池州市貴池區(qū)、大同市渾源縣、廣西桂林市荔浦市
運(yùn)城市萬榮縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、玉樹囊謙縣、贛州市定南縣、綿陽市江油市、鄭州市上街區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)
贛州市贛縣區(qū)、漢中市西鄉(xiāng)縣、泰州市興化市、臨汾市霍州市、廣西桂林市灌陽縣、銅仁市德江縣
漢中市西鄉(xiāng)縣、三明市沙縣區(qū)、果洛瑪沁縣、珠海市香洲區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗
駐馬店市泌陽縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、慶陽市環(huán)縣、本溪市溪湖區(qū)、晉中市左權(quán)縣、安順市平壩區(qū)、安陽市林州市、大理云龍縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)
撫州市黎川縣、黃山市祁門縣、晉中市祁縣、南昌市南昌縣、北京市平谷區(qū)、廣西南寧市馬山縣、湖州市長興縣、黔東南凱里市、安慶市宿松縣
廣西賀州市八步區(qū)、撫州市南豐縣、昆明市東川區(qū)、長春市寬城區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、安慶市桐城市
東營市河口區(qū)、漳州市南靖縣、吉林市舒蘭市、長沙市寧鄉(xiāng)市、南平市松溪縣、平頂山市郟縣、煙臺(tái)市棲霞市、玉溪市江川區(qū)、馬鞍山市和縣、濟(jì)南市章丘區(qū)
阜陽市潁州區(qū)、成都市金牛區(qū)、白銀市靖遠(yuǎn)縣、岳陽市湘陰縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、北京市東城區(qū)
廣州市從化區(qū)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、深圳市坪山區(qū)、廣西百色市凌云縣、福州市永泰縣、廣西欽州市靈山縣、黔南甕安縣、安陽市文峰區(qū)、開封市鼓樓區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)
佳木斯市東風(fēng)區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、無錫市江陰市、呂梁市嵐縣、昭通市魯?shù)榭h
吉安市萬安縣、遼陽市太子河區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)、西安市灞橋區(qū)、淮北市相山區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、雞西市麻山區(qū)、天津市和平區(qū)
吉安市新干縣、銅仁市碧江區(qū)、郴州市永興縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、朔州市山陰縣
南昌市西湖區(qū)、大連市瓦房店市、隴南市兩當(dāng)縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、湖州市長興縣、麗水市慶元縣、黔西南晴隆縣、宿遷市宿城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、西安市長安區(qū)、馬鞍山市含山縣、晉中市榆社縣、長春市寬城區(qū)、雅安市名山區(qū)、葫蘆島市龍港區(qū)、鄭州市上街區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、洛陽市伊川縣、哈爾濱市南崗區(qū)、德州市武城縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、臨沂市平邑縣、濟(jì)寧市梁山縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、撫順市東洲區(qū)、臨沂市羅莊區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)
寧夏吳忠市青銅峽市、廣西貴港市港南區(qū)、酒泉市玉門市、廣西來賓市武宣縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、海東市樂都區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、漢中市城固縣、九江市瑞昌市
北京市門頭溝區(qū)、十堰市竹山縣、天津市和平區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、寶雞市扶風(fēng)縣、長春市朝陽區(qū)、南平市延平區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)
黃山市休寧縣、咸寧市崇陽縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、北京市延慶區(qū)、南平市光澤縣、鶴壁市山城區(qū)、遵義市綏陽縣、溫州市永嘉縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗
商丘市梁園區(qū)、湛江市霞山區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、遼源市龍山區(qū)、淮南市大通區(qū)、焦作市山陽區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、淄博市博山區(qū)
臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、盤錦市大洼區(qū)、寧波市海曙區(qū)、三亞市天涯區(qū)、紅河綠春縣、呂梁市方山縣
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安順市普定縣、晉城市高平市、天水市麥積區(qū)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、大連市瓦房店市
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遼陽市燈塔市、徐州市賈汪區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、廣州市白云區(qū)、汕頭市潮南區(qū)
銅仁市碧江區(qū)、寧夏固原市隆德縣、遼陽市燈塔市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、隴南市文縣、營口市蓋州市、臨沂市蘭山區(qū)、萬寧市北大鎮(zhèn)、麗水市縉云縣
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文昌市龍樓鎮(zhèn)、慶陽市華池縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、呂梁市孝義市、東莞市莞城街道、洛陽市嵩縣
廣西欽州市欽北區(qū)、東莞市虎門鎮(zhèn)、佳木斯市向陽區(qū)、陽泉市礦區(qū)、廣州市白云區(qū)、甘孜甘孜縣、蘇州市常熟市、寧波市海曙區(qū)
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梅州市平遠(yuǎn)縣、梅州市梅縣區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、黃石市大冶市、吉安市青原區(qū)
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西安市灞橋區(qū)、呂梁市柳林縣、哈爾濱市阿城區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、廣西河池市東蘭縣
文昌市馮坡鎮(zhèn)、通化市梅河口市、黔東南施秉縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、杭州市余杭區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、儋州市木棠鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、南陽市唐河縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)
湛江市雷州市、天津市河?xùn)|區(qū)、撫順市東洲區(qū)、安陽市湯陰縣、龍巖市連城縣、荊州市石首市、五指山市毛陽、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽縣
平?jīng)鍪腥A亭縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、甘孜理塘縣、三門峽市湖濱區(qū)、隨州市廣水市、湘潭市湘鄉(xiāng)市、駐馬店市正陽縣、張家界市桑植縣、?？谑旋埲A區(qū)、周口市項(xiàng)城市
南通市如皋市、臨沂市平邑縣、岳陽市平江縣、遵義市余慶縣、商洛市商州區(qū)、濰坊市高密市、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市樂平市、重慶市銅梁區(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(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(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Llama，成為全球第一開源模型。
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