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龍巖市長汀縣、贛州市上猶縣、濮陽市南樂縣、玉溪市華寧縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)
安順市普定縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、深圳市龍崗區(qū)、大慶市大同區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、衡陽市常寧市、黃岡市黃州區(qū)、紅河彌勒市、太原市尖草坪區(qū)、海口市秀英區(qū)
東莞市中堂鎮(zhèn)、黃岡市浠水縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、眉山市仁壽縣、南昌市西湖區(qū)
寧夏銀川市興慶區(qū)、西雙版納勐??h、玉溪市澄江市、連云港市連云區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、長春市二道區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市福鼎市
瀘州市合江縣、漢中市寧強(qiáng)縣、韶關(guān)市樂昌市、黔南都勻市、隨州市曾都區(qū)、海西蒙古族天峻縣、廣西桂林市陽朔縣、榆林市子洲縣、郴州市北湖區(qū)
安慶市懷寧縣、泉州市惠安縣、麗水市云和縣、大理大理市、沈陽市皇姑區(qū)、隴南市禮縣、運(yùn)城市河津市、常德市漢壽縣
白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、六安市霍邱縣、保山市隆陽區(qū)、寧德市古田縣、西安市鄠邑區(qū)
淄博市張店區(qū)、廣州市增城區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、丹東市振興區(qū)
張家界市永定區(qū)、臨沂市蘭山區(qū)、臨滄市云縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、駐馬店市新蔡縣、武漢市漢陽區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、滁州市明光市
溫州市文成縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市水富市、上海市嘉定區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、荊門市沙洋縣、儋州市中和鎮(zhèn)、寶雞市扶風(fēng)縣
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十堰市鄖陽區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、臨汾市蒲縣、永州市江華瑤族自治縣、南京市六合區(qū)、沈陽市渾南區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣
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呂梁市離石區(qū)、荊門市鐘祥市、張掖市肅南裕固族自治縣、濱州市濱城區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、信陽市羅山縣、楚雄大姚縣、七臺河市新興區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、遵義市綏陽縣、五指山市南圣、永州市冷水灘區(qū)、常州市金壇區(qū)、遵義市習(xí)水縣、十堰市竹溪縣、江門市蓬江區(qū)、岳陽市平江縣
周口市鹿邑縣、新鄉(xiāng)市長垣市、渭南市合陽縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、綿陽市鹽亭縣、肇慶市高要區(qū)、郴州市安仁縣、洛陽市伊川縣
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重慶市豐都縣、廣州市增城區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、曲靖市富源縣、廣西玉林市陸川縣、上饒市德興市、合肥市廬江縣
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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(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(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(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(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(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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