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樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、郴州市宜章縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、安康市漢濱區(qū)、四平市伊通滿(mǎn)族自治縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、阜陽(yáng)市阜南縣、廣西南寧市興寧區(qū)、渭南市臨渭區(qū)
廣州市黃埔區(qū)、邵陽(yáng)市綏寧縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、朝陽(yáng)市北票市、黔東南麻江縣、蘇州市太倉(cāng)市、三明市三元區(qū)、雙鴨山市集賢縣
牡丹江市穆棱市、邵陽(yáng)市邵東市、徐州市豐縣、甘孜色達(dá)縣、南通市海門(mén)區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、常州市金壇區(qū)
延邊圖們市、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、宜昌市秭歸縣、廣州市南沙區(qū)、廣西柳州市魚(yú)峰區(qū)、綏化市慶安縣、蚌埠市蚌山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、遵義市播州區(qū)
懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、中山市大涌鎮(zhèn)、淮安市清江浦區(qū)、大同市廣靈縣、樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、贛州市信豐縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
駐馬店市驛城區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、昆明市西山區(qū)、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、無(wú)錫市濱湖區(qū)、福州市連江縣
常德市鼎城區(qū)、大連市甘井子區(qū)、開(kāi)封市尉氏縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、榆林市定邊縣、青島市膠州市
普洱市思茅區(qū)、臨汾市古縣、福州市羅源縣、甘南迭部縣、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣
玉溪市澄江市、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、湘西州保靖縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、郴州市宜章縣、舟山市定海區(qū)、廣西百色市田東縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、廣西防城港市防城區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)
安陽(yáng)市湯陰縣、肇慶市懷集縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、深圳市坪山區(qū)、南京市浦口區(qū)
廣西南寧市橫州市、安慶市宜秀區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、忻州市岢嵐縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、廣西南寧市馬山縣、延安市宜川縣、上饒市鄱陽(yáng)縣
瀘州市合江縣、孝感市安陸市、汕頭市潮南區(qū)、盤(pán)錦市雙臺(tái)子區(qū)、忻州市原平市、咸陽(yáng)市長(zhǎng)武縣、鄭州市金水區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)
安陽(yáng)市滑縣、宜春市銅鼓縣、莆田市涵江區(qū)、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、益陽(yáng)市安化縣、商洛市洛南縣、贛州市定南縣、本溪市本溪滿(mǎn)族自治縣、漳州市龍文區(qū)
鹽城市阜寧縣、重慶市榮昌區(qū)、中山市石岐街道、咸陽(yáng)市旬邑縣、南京市六合區(qū)、渭南市合陽(yáng)縣、湘西州鳳凰縣、宿州市靈璧縣、廣西桂林市平樂(lè)縣
佛山市禪城區(qū)、岳陽(yáng)市君山區(qū)、雙鴨山市饒河縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
儋州市海頭鎮(zhèn)、徐州市云龍區(qū)、婁底市雙峰縣、南平市建甌市、贛州市龍南市、金華市婺城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、棗莊市市中區(qū)
南通市海門(mén)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)
福州市臺(tái)江區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、鶴壁市山城區(qū)、淮北市烈山區(qū)、信陽(yáng)市光山縣、廣西玉林市福綿區(qū)
臨滄市鳳慶縣、宜春市高安市、貴陽(yáng)市白云區(qū)、洛陽(yáng)市伊川縣、青島市城陽(yáng)區(qū)、常州市天寧區(qū)、珠海市香洲區(qū)、遂寧市安居區(qū)、南京市玄武區(qū)、南京市溧水區(qū)
佳木斯市撫遠(yuǎn)市、內(nèi)江市資中縣、許昌市魏都區(qū)、撫順市撫順縣、聊城市陽(yáng)谷縣、榆林市橫山區(qū)
臨汾市霍州市、淄博市周村區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、重慶市墊江縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)
青島市膠州市、榆林市佳縣、漯河市源匯區(qū)、開(kāi)封市杞縣、定西市通渭縣、呂梁市方山縣
牡丹江市西安區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、樂(lè)山市沙灣區(qū)、九江市彭澤縣、揭陽(yáng)市榕城區(qū)、濟(jì)寧市魚(yú)臺(tái)縣、隴南市禮縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
周口市太康縣、上海市金山區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、吉安市萬(wàn)安縣、濱州市鄒平市
六安市裕安區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、臨夏康樂(lè)縣、綏化市安達(dá)市、南昌市灣里區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、七臺(tái)河市桃山區(qū)、深圳市坪山區(qū)、廈門(mén)市同安區(qū)
隴南市兩當(dāng)縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、忻州市寧武縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、寧德市柘榮縣、淮南市田家庵區(qū)
鐵嶺市銀州區(qū)、舟山市岱山縣、潮州市饒平縣、張家界市桑植縣、廣西玉林市北流市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、盤(pán)錦市大洼區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)
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龍巖市上杭縣、衡陽(yáng)市蒸湘區(qū)、涼山普格縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、菏澤市巨野縣、廣西河池市金城江區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣
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襄陽(yáng)市谷城縣、佳木斯市富錦市、哈爾濱市通河縣、邵陽(yáng)市隆回縣、駐馬店市新蔡縣、鐵嶺市清河區(qū)、哈爾濱市尚志市、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)
深圳市南山區(qū)、文昌市重興鎮(zhèn)、常德市漢壽縣、成都市大邑縣、益陽(yáng)市安化縣、呂梁市交城縣、六安市舒城縣、淮安市盱眙縣、撫州市金溪縣
本溪市南芬區(qū)、陽(yáng)泉市盂縣、保山市昌寧縣、中山市石岐街道、廣州市南沙區(qū)、德州市樂(lè)陵市、安康市嵐皋縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
廣西河池市南丹縣、九江市瑞昌市、廣西南寧市武鳴區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、常德市澧縣
廣西桂林市資源縣、達(dá)州市開(kāi)江縣、衢州市開(kāi)化縣、晉中市左權(quán)縣、上饒市玉山縣、文山文山市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
安康市鎮(zhèn)坪縣、武威市民勤縣、昭通市昭陽(yáng)區(qū)、廣安市華鎣市、大理南澗彝族自治縣、牡丹江市東寧市、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣、海北海晏縣
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、呂梁市交城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、海北海晏縣、武漢市新洲區(qū)、無(wú)錫市宜興市
渭南市富平縣、廣州市海珠區(qū)、宜賓市屏山縣、蘭州市西固區(qū)、上海市楊浦區(qū)、資陽(yáng)市樂(lè)至縣、三亞市天涯區(qū)、福州市閩清縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)
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內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、黃岡市英山縣、廣州市增城區(qū)、西寧市城東區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿(mǎn)洲里市、北京市懷柔區(qū)
錦州市黑山縣、十堰市丹江口市、常德市石門(mén)縣、晉城市陵川縣、南平市武夷山市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、重慶市九龍坡區(qū)、寧德市福安市、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、涼山會(huì)東縣
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大同市天鎮(zhèn)縣、臨沂市郯城縣、荊門(mén)市京山市、南平市建陽(yáng)區(qū)、鄭州市中原區(qū)、黔南平塘縣
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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