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宜春市銅鼓縣、重慶市長壽區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、商洛市商州區(qū)、營口市大石橋市、中山市小欖鎮(zhèn)、三明市寧化縣
德陽市綿竹市、馬鞍山市當(dāng)涂縣、涼山越西縣、臨沂市莒南縣、文山硯山縣
商丘市寧陵縣、連云港市海州區(qū)、黔南三都水族自治縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、葫蘆島市綏中縣、齊齊哈爾市克東縣、松原市扶余市
聊城市東昌府區(qū)、海北祁連縣、朝陽市雙塔區(qū)、肇慶市四會(huì)市、襄陽市襄城區(qū)、黃南同仁市
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、延邊和龍市、寧夏固原市隆德縣、荊門市鐘祥市、宜昌市伍家崗區(qū)
商丘市梁園區(qū)、朔州市懷仁市、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、三明市沙縣區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、茂名市化州市
德州市禹城市、寧德市周寧縣、天津市紅橋區(qū)、伊春市湯旺縣、海東市平安區(qū)、臨夏廣河縣、商丘市虞城縣
襄陽市谷城縣、日照市莒縣、五指山市毛陽、運(yùn)城市稷山縣、平頂山市舞鋼市、聊城市冠縣
衢州市開化縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、攀枝花市東區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、揚(yáng)州市儀征市、海西蒙古族都蘭縣
菏澤市巨野縣、長沙市開福區(qū)、成都市都江堰市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、杭州市淳安縣、湘潭市雨湖區(qū)、武漢市新洲區(qū)
濱州市無棣縣、廣西桂林市平樂縣、信陽市息縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、陽江市陽東區(qū)、宜春市上高縣、海西蒙古族都蘭縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
萬寧市后安鎮(zhèn)、呂梁市柳林縣、宣城市績溪縣、無錫市濱湖區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、寧波市北侖區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、懷化市芷江侗族自治縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、湘潭市湘鄉(xiāng)市
益陽市資陽區(qū)、廣西桂林市靈川縣、廣安市岳池縣、黔南羅甸縣、漢中市留壩縣、湖州市安吉縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、濰坊市高密市、齊齊哈爾市拜泉縣
東莞市厚街鎮(zhèn)、綏化市望奎縣、佛山市順德區(qū)、焦作市武陟縣、荊門市掇刀區(qū)、南陽市淅川縣、南京市浦口區(qū)、煙臺(tái)市萊州市、撫州市資溪縣
德宏傣族景頗族自治州芒市、甘孜九龍縣、瀘州市合江縣、梅州市豐順縣、駐馬店市泌陽縣、廣西玉林市興業(yè)縣、周口市鄲城縣
邵陽市城步苗族自治縣、宿州市靈璧縣、西安市藍(lán)田縣、蘇州市昆山市、青島市嶗山區(qū)、麗水市青田縣、渭南市大荔縣、廣州市南沙區(qū)、泉州市惠安縣
寧夏固原市彭陽縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市封丘縣、永州市江華瑤族自治縣、深圳市光明區(qū)、臺(tái)州市天臺(tái)縣、南陽市西峽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
白銀市靖遠(yuǎn)縣、昭通市永善縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、揚(yáng)州市儀征市
遵義市赤水市、上饒市萬年縣、大理劍川縣、延安市富縣、銅川市印臺(tái)區(qū)
晉中市太谷區(qū)、雞西市麻山區(qū)、長沙市長沙縣、四平市梨樹縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、忻州市五臺(tái)縣、鶴壁市?？h、湘西州古丈縣、濰坊市寒亭區(qū)、大理賓川縣
安陽市文峰區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、黔東南丹寨縣、連云港市灌云縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市柘榮縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、哈爾濱市雙城區(qū)
南陽市唐河縣、開封市祥符區(qū)、畢節(jié)市大方縣、安慶市望江縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
南充市儀隴縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、樂山市峨邊彝族自治縣、清遠(yuǎn)市連州市、黔西南興義市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、涼山昭覺縣、婁底市漣源市、廣西北海市鐵山港區(qū)、宜昌市秭歸縣
呂梁市臨縣、青島市黃島區(qū)、舟山市定海區(qū)、郴州市嘉禾縣、張掖市肅南裕固族自治縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
常德市澧縣、溫州市鹿城區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、吉林市磐石市、株洲市攸縣、馬鞍山市雨山區(qū)、遵義市赤水市、榆林市定邊縣、廣西來賓市興賓區(qū)、武威市民勤縣
榆林市定邊縣、寧德市福鼎市、廣西柳州市三江侗族自治縣、貴陽市開陽縣、徐州市云龍區(qū)、合肥市廬江縣
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、寧夏銀川市永寧縣、孝感市安陸市、重慶市南岸區(qū)、江門市江海區(qū)、遵義市習(xí)水縣、文山西疇縣、眉山市彭山區(qū)
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黔南羅甸縣、濮陽市臺(tái)前縣、常州市金壇區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、黔西南貞豐縣、濟(jì)南市長清區(qū)、牡丹江市海林市
丹東市元寶區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、大理云龍縣、菏澤市巨野縣、達(dá)州市渠縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、東方市東河鎮(zhèn)、咸寧市通山縣、五指山市毛道、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
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南京市棲霞區(qū)、龍巖市長汀縣、杭州市濱江區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市、周口市鄲城縣、東方市三家鎮(zhèn)
昆明市富民縣、宜賓市高縣、東莞市常平鎮(zhèn)、武漢市武昌區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)
南平市武夷山市、廣州市白云區(qū)、莆田市涵江區(qū)、長沙市望城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、黔東南麻江縣
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蘭州市永登縣、宜昌市猇亭區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、延安市延長縣、寶雞市麟游縣、廣安市岳池縣、寧德市福安市
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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(duì)簡單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)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(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(píng)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(píng)中，Qwen3斬獲81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的LiveCodeBench評(píng)測中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測評(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(jí)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)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(tái)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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