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荊門市掇刀區(qū)、懷化市鶴城區(qū)、懷化市會同縣、吉林市昌邑區(qū)、上海市浦東新區(qū)、海南同德縣、淮南市八公山區(qū)、臨汾市堯都區(qū)、開封市祥符區(qū)
內蒙古赤峰市巴林右旗、開封市禹王臺區(qū)、臨夏臨夏縣、吉安市泰和縣、蘇州市虎丘區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、廣西南寧市馬山縣、內蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
晉中市昔陽縣、寧夏吳忠市鹽池縣、樂山市峨邊彝族自治縣、重慶市長壽區(qū)、陽泉市平定縣、哈爾濱市道外區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、酒泉市金塔縣
內蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、珠海市香洲區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、紅河彌勒市、涼山冕寧縣、德州市禹城市
東莞市清溪鎮(zhèn)、酒泉市玉門市、南昌市南昌縣、鄭州市二七區(qū)、雅安市寶興縣、運城市新絳縣、五指山市水滿、泰州市高港區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市
天津市和平區(qū)、清遠市佛岡縣、佛山市順德區(qū)、紹興市諸暨市、黔東南黃平縣、綿陽市游仙區(qū)、嘉峪關市峪泉鎮(zhèn)、迪慶德欽縣
佛山市順德區(qū)、廣西河池市南丹縣、忻州市代縣、九江市修水縣、樂山市市中區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、周口市沈丘縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、昆明市嵩明縣、臨滄市云縣
開封市通許縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、甘孜九龍縣、益陽市赫山區(qū)、陽江市陽春市、廣州市海珠區(qū)、伊春市金林區(qū)、廣西欽州市浦北縣
深圳市龍華區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、宿遷市泗洪縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、濰坊市諸城市、漳州市東山縣、牡丹江市東寧市、澄邁縣福山鎮(zhèn)
廣西賀州市富川瑤族自治縣、白銀市靖遠縣、吉林市昌邑區(qū)、黔西南晴隆縣、信陽市平橋區(qū)
宣城市宣州區(qū)、廣西欽州市靈山縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、西安市臨潼區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、雅安市漢源縣
嘉興市桐鄉(xiāng)市、上饒市德興市、贛州市瑞金市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)
大興安嶺地區(qū)漠河市、重慶市忠縣、廣州市花都區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、內江市資中縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、太原市陽曲縣、莆田市涵江區(qū)、呂梁市交口縣、臨夏臨夏縣
蕪湖市南陵縣、周口市扶溝縣、株洲市淥口區(qū)、長春市雙陽區(qū)、甘南合作市、長治市平順縣
榆林市吳堡縣、溫州市蒼南縣、濰坊市坊子區(qū)、長春市榆樹市、三門峽市湖濱區(qū)、貴陽市白云區(qū)、茂名市信宜市
海西蒙古族德令哈市、商丘市睢縣、金華市東陽市、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、濰坊市諸城市、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)
長沙市開福區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、廈門市思明區(qū)、寧德市柘榮縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣
濱州市博興縣、白銀市景泰縣、海東市化隆回族自治縣、南昌市青山湖區(qū)、六安市霍邱縣、黃岡市黃梅縣、甘南臨潭縣、晉中市太谷區(qū)、鞍山市立山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)
邵陽市洞口縣、玉溪市峨山彝族自治縣、河源市龍川縣、寧夏固原市涇源縣、紅河河口瑤族自治縣、寧波市象山縣、安慶市迎江區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)
晉中市靈石縣、大理云龍縣、重慶市忠縣、湛江市雷州市、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、新余市分宜縣、衡陽市蒸湘區(qū)、寶雞市麟游縣、西寧市湟源縣
廣元市利州區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、孝感市安陸市、臨汾市蒲縣、武漢市新洲區(qū)、貴陽市開陽縣
內蒙古烏蘭察布市卓資縣、寧德市周寧縣、許昌市建安區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、長春市寬城區(qū)、衡陽市南岳區(qū)、溫州市平陽縣、撫順市新賓滿族自治縣
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伊春市鐵力市、安陽市滑縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、黔南羅甸縣、上饒市萬年縣
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麗水市青田縣、汕尾市陸河縣、鄭州市中原區(qū)、濱州市博興縣、泰州市高港區(qū)、玉溪市易門縣、南陽市內鄉(xiāng)縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、廣州市荔灣區(qū)
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郴州市汝城縣、西安市雁塔區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、阜新市海州區(qū)、佛山市禪城區(qū)、忻州市靜樂縣、安慶市太湖縣、周口市川匯區(qū)、海南同德縣
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杭州市余杭區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、三門峽市盧氏縣、襄陽市老河口市、銅仁市沿河土家族自治縣、漳州市薌城區(qū)、武漢市漢南區(qū)、濟寧市兗州區(qū)、隴南市兩當縣
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阿里發(fā)布最強開源模型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，登頂全球最強開源模型。Qwen3是國內首個“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進同一個模型，對簡單需求可低算力“秒回”答案，對復雜問題可多步驟“深度思考”，大大節(jié)省算力消耗。
“混合推理”相當于把頂尖的推理模型和非推理模型集成到同一個模型里去，需要極其精細、創(chuàng)新的設計及訓練。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、驗證答案等，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，憑經驗或直覺快速作答，面對復雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復雜的機制，相當于模型要學習兩種不同的輸出分布，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，成本還出現了下降。
在性能方面，Qwen3采用混合專家（MoE）架構，總參數量235B，激活僅需22B。Qwen3預訓練數據量達36T ，并在后訓練階段多輪強化學習，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、工具調用、多語言能力等方面均大幅增強，即創(chuàng)下所有國產模型及全球開源模型的性能新高。其中，在奧數水平的AIME25測評中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評測中，Qwen3突破70分大關，表現甚至超過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，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MoE模型實現了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，一半的參數量可實現同樣的高性能，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調用工具的門檻。
同時，Qwen3原生支持MCP協議，并具備工具調用（function calling）能力，結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復雜性，實現高效的手機及電腦Agent操作等任務。
據界面新聞了解，Qwen3系列模型依舊采用寬松的Apache2.0協議開源，并首次支持119多種語言，全球開發(fā)者、研究機構和企業(yè)均可免費在魔搭社區(qū)、HuggingFace等平臺下載模型并商用，也可以通過阿里云百煉調用Qwen3的API服務。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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