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甘孜白玉縣、銅川市王益區(qū)、陽泉市郊區(qū)、盤錦市盤山縣、綏化市明水縣
漢中市略陽縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、銅川市王益區(qū)、衢州市開化縣、駐馬店市平輿縣、南平市武夷山市、廣西南寧市青秀區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、黃山市休寧縣
南充市閬中市、濟(jì)南市鋼城區(qū)、張掖市山丹縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、西雙版納景洪市、營口市西市區(qū)、廣西貴港市港北區(qū)、黃南尖扎縣
廣西北海市合浦縣、沈陽市康平縣、大同市靈丘縣、商丘市寧陵縣、綿陽市北川羌族自治縣、河源市龍川縣、三明市清流縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)
撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、天津市河西區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、臨夏廣河縣、太原市杏花嶺區(qū)
孝感市云夢縣、岳陽市岳陽縣、玉樹治多縣、廣西防城港市港口區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)、本溪市溪湖區(qū)
大連市旅順口區(qū)、遼陽市文圣區(qū)、懷化市中方縣、中山市黃圃鎮(zhèn)、黔西南貞豐縣、六安市舒城縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、楚雄永仁縣、洛陽市偃師區(qū)、銅陵市郊區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)、三明市將樂縣、蚌埠市蚌山區(qū)、濮陽市臺前縣
吉林市磐石市、大理劍川縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、錦州市太和區(qū)、文山丘北縣
東方市東河鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、馬鞍山市和縣、渭南市澄城縣、淄博市周村區(qū)、黔南羅甸縣、鐵嶺市銀州區(qū)
陽泉市郊區(qū)、東營市東營區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、梅州市五華縣、東莞市南城街道、焦作市馬村區(qū)、濱州市沾化區(qū)、宿遷市泗陽縣、臺州市臨海市
樂山市峨邊彝族自治縣、哈爾濱市道里區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、河源市龍川縣、寧夏吳忠市同心縣、南京市建鄴區(qū)、晉中市靈石縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、三門峽市湖濱區(qū)
宿州市泗縣、杭州市富陽區(qū)、太原市陽曲縣、紅河紅河縣、保山市施甸縣
大理鶴慶縣、黑河市五大連池市、安康市白河縣、內(nèi)江市東興區(qū)、四平市鐵西區(qū)、重慶市墊江縣、淄博市沂源縣
臨汾市大寧縣、上海市奉賢區(qū)、五指山市通什、泉州市鯉城區(qū)、重慶市南岸區(qū)、重慶市巫山縣、商丘市虞城縣、北京市東城區(qū)、朔州市山陰縣
湘西州保靖縣、中山市東區(qū)街道、黔西南興仁市、珠海市斗門區(qū)、德州市德城區(qū)、成都市金堂縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、伊春市友好區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、淮安市清江浦區(qū)
儋州市海頭鎮(zhèn)、錦州市義縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、河源市東源縣、福州市閩清縣、天水市清水縣、張掖市甘州區(qū)、北京市密云區(qū)
宜昌市伍家崗區(qū)、濱州市沾化區(qū)、溫州市龍港市、宜昌市宜都市、海東市樂都區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西南寧市興寧區(qū)、五指山市毛陽、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、周口市川匯區(qū)
滁州市鳳陽縣、黃山市歙縣、臨夏康樂縣、阜陽市潁州區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、阜陽市臨泉縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市英德市
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、葫蘆島市連山區(qū)、淮南市八公山區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、白城市洮南市、衡陽市衡山縣、眉山市彭山區(qū)、襄陽市宜城市、茂名市化州市、杭州市余杭區(qū)
淮安市淮陰區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、大理云龍縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)
棗莊市滕州市、黃山市徽州區(qū)、吉安市吉水縣、自貢市富順縣、銅仁市德江縣、濰坊市昌樂縣、大同市靈丘縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、南昌市新建區(qū)、淮安市清江浦區(qū)
懷化市辰溪縣、舟山市岱山縣、麗江市華坪縣、樂山市五通橋區(qū)、成都市蒲江縣、鞍山市千山區(qū)、遼陽市燈塔市、海北門源回族自治縣、楚雄元謀縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)
廣西河池市宜州區(qū)、東莞市東城街道、綿陽市北川羌族自治縣、東莞市常平鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣
臨夏永靖縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、儋州市光村鎮(zhèn)、廣西南寧市上林縣、溫州市甌海區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)
平?jīng)鍪谐缧趴h、張掖市民樂縣、大連市旅順口區(qū)、甘南迭部縣、開封市祥符區(qū)、榆林市佳縣、曲靖市陸良縣、長治市武鄉(xiāng)縣
大慶市薩爾圖區(qū)、運(yùn)城市新絳縣、湖州市吳興區(qū)、阜陽市太和縣、慶陽市西峰區(qū)、泰安市肥城市、牡丹江市陽明區(qū)、海西蒙古族都蘭縣
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內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、珠海市香洲區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、玉溪市紅塔區(qū)、蚌埠市五河縣
湘西州永順縣、孝感市孝南區(qū)、黔南都勻市、湛江市遂溪縣、資陽市樂至縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
福州市平潭縣、深圳市福田區(qū)、三明市將樂縣、廣西南寧市橫州市、紹興市柯橋區(qū)、牡丹江市海林市、盤錦市盤山縣、襄陽市樊城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗
益陽市沅江市、儋州市光村鎮(zhèn)、黑河市五大連池市、鷹潭市余江區(qū)、馬鞍山市和縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、晉中市靈石縣、雞西市城子河區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
安順市西秀區(qū)、南昌市安義縣、淮北市相山區(qū)、益陽市資陽區(qū)、延安市黃龍縣、池州市青陽縣、黃南河南蒙古族自治縣、永州市零陵區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣
廣西河池市東蘭縣、江門市開平市、撫州市崇仁縣、海北海晏縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、衡陽市衡南縣、瀘州市敘永縣、咸陽市涇陽縣、婁底市婁星區(qū)
云浮市羅定市、臺州市臨海市、杭州市桐廬縣、哈爾濱市道外區(qū)、佛山市禪城區(qū)、河源市連平縣
北京市懷柔區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、漢中市洋縣、汕尾市城區(qū)、湖州市吳興區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
益陽市安化縣、宿遷市宿城區(qū)、南充市儀隴縣、慶陽市慶城縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、徐州市賈汪區(qū)、黃岡市紅安縣、紅河蒙自市、齊齊哈爾市龍沙區(qū)
宜賓市敘州區(qū)、龍巖市上杭縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市句容市、綏化市北林區(qū)、銅仁市碧江區(qū)
重慶市九龍坡區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、淄博市高青縣、雞西市雞冠區(qū)
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泰州市靖江市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、龍巖市連城縣、鶴崗市蘿北縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、衢州市江山市
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贛州市崇義縣、湛江市麻章區(qū)、蕪湖市南陵縣、懷化市中方縣、湘西州吉首市、榆林市子洲縣、晉中市榆社縣、鄭州市新鄭市、信陽市商城縣
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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?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(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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