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許昌市鄢陵縣、果洛瑪多縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、榆林市米脂縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)
麗水市松陽縣、甘孜色達(dá)縣、濱州市博興縣、綏化市安達(dá)市、黃山市屯溪區(qū)、徐州市邳州市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)
玉溪市華寧縣、楚雄南華縣、臺州市天臺縣、宜賓市珙縣、周口市扶溝縣、延安市宜川縣、海西蒙古族格爾木市、鶴崗市蘿北縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、焦作市溫縣
朔州市山陰縣、哈爾濱市木蘭縣、三明市將樂縣、吉林市船營區(qū)、漯河市召陵區(qū)、四平市公主嶺市、泰州市海陵區(qū)、莆田市荔城區(qū)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
黔西南興仁市、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、綏化市望奎縣、隴南市兩當(dāng)縣、酒泉市瓜州縣、贛州市石城縣、武漢市蔡甸區(qū)、無錫市錫山區(qū)
廣西來賓市忻城縣、淄博市周村區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、遵義市仁懷市、金華市磐安縣、荊州市公安縣
泰安市肥城市、淮安市洪澤區(qū)、成都市金牛區(qū)、廣西百色市平果市、咸陽市楊陵區(qū)、周口市鹿邑縣、濰坊市坊子區(qū)、寧德市柘榮縣
內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、黃岡市黃州區(qū)、延安市延川縣、佳木斯市湯原縣、平?jīng)鍪星f浪縣、漢中市略陽縣、阜新市太平區(qū)、三門峽市澠池縣
茂名市化州市、十堰市丹江口市、恩施州建始縣、上饒市信州區(qū)、玉樹稱多縣
溫州市洞頭區(qū)、濮陽市臺前縣、宣城市郎溪縣、昭通市永善縣、黃岡市蘄春縣
錦州市凌海市、朝陽市建平縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、牡丹江市寧安市、漳州市漳浦縣
宣城市涇縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、天津市津南區(qū)、福州市羅源縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、甘孜新龍縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)
南平市建甌市、贛州市大余縣、南陽市新野縣、濟(jì)寧市微山縣、杭州市江干區(qū)、衢州市常山縣、定西市渭源縣、天水市麥積區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
天水市麥積區(qū)、湛江市雷州市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、漳州市東山縣、白銀市白銀區(qū)、新余市分宜縣、紅河彌勒市、晉城市陽城縣
果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
定安縣新竹鎮(zhèn)、儋州市王五鎮(zhèn)、汕頭市南澳縣、呂梁市嵐縣、寧夏吳忠市鹽池縣、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)
上海市黃浦區(qū)、龍巖市永定區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、上海市虹口區(qū)、聊城市東阿縣、中山市小欖鎮(zhèn)、連云港市東?？h
楚雄大姚縣、廣州市花都區(qū)、六盤水市水城區(qū)、忻州市原平市、臨夏臨夏縣、甘孜石渠縣、莆田市仙游縣
平頂山市石龍區(qū)、酒泉市金塔縣、撫州市金溪縣、云浮市新興縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣
達(dá)州市開江縣、普洱市思茅區(qū)、濟(jì)源市市轄區(qū)、衡陽市常寧市、廣元市劍閣縣、中山市大涌鎮(zhèn)、運(yùn)城市芮城縣
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江門市新會區(qū)、伊春市嘉蔭縣、懷化市洪江市、鶴崗市興安區(qū)、蕪湖市無為市、銅仁市思南縣、邵陽市雙清區(qū)、深圳市坪山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、東莞市莞城街道
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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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