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雅安市漢源縣、文山硯山縣、甘孜爐霍縣、咸陽市三原縣、定西市安定區(qū)、廣州市增城區(qū)
定安縣翰林鎮(zhèn)、邵陽市邵陽縣、平頂山市魯山縣、海北剛察縣、中山市黃圃鎮(zhèn)
徐州市云龍區(qū)、呂梁市嵐縣、開封市鼓樓區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣
蘇州市太倉市、安康市嵐皋縣、焦作市博愛縣、黃南河南蒙古族自治縣、遼源市東豐縣、遼陽市白塔區(qū)、成都市新津區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、無錫市梁溪區(qū)
臨汾市大寧縣、廣元市劍閣縣、宜賓市屏山縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、寧波市江北區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)、三明市泰寧縣、陽泉市城區(qū)
撫州市資溪縣、黔南三都水族自治縣、慶陽市寧縣、合肥市巢湖市、昆明市盤龍區(qū)
樂山市五通橋區(qū)、大理賓川縣、商洛市柞水縣、六盤水市水城區(qū)、漢中市勉縣
寧夏中衛(wèi)市中寧縣、巴中市恩陽區(qū)、漳州市詔安縣、長治市平順縣、海南共和縣、重慶市璧山區(qū)、昭通市彝良縣、南昌市青云譜區(qū)、甘孜九龍縣
楚雄楚雄市、大同市云州區(qū)、甘孜雅江縣、大理彌渡縣、安康市白河縣、池州市石臺縣
三門峽市盧氏縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、婁底市婁星區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、廣西河池市天峨縣、蚌埠市懷遠縣、鷹潭市余江區(qū)、五指山市毛道、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
肇慶市鼎湖區(qū)、南京市高淳區(qū)、阜陽市潁東區(qū)、臨汾市侯馬市、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)
成都市青白江區(qū)、運城市芮城縣、韶關(guān)市樂昌市、鷹潭市余江區(qū)、西雙版納勐臘縣、金華市永康市、宜賓市興文縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
阿壩藏族羌族自治州小金縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、淮北市烈山區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、寧波市奉化區(qū)
安慶市望江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、迪慶德欽縣、滁州市鳳陽縣、開封市禹王臺區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、黔東南劍河縣、紅河河口瑤族自治縣
西安市臨潼區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣安市華鎣市、朝陽市雙塔區(qū)、寶雞市眉縣
本溪市桓仁滿族自治縣、清遠市佛岡縣、開封市龍亭區(qū)、綿陽市北川羌族自治縣、黃石市大冶市、天津市和平區(qū)
泰安市泰山區(qū)、大同市云州區(qū)、呂梁市文水縣、雅安市天全縣、荊州市江陵縣、定安縣富文鎮(zhèn)、信陽市商城縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、贛州市贛縣區(qū)、重慶市南川區(qū)
梅州市蕉嶺縣、延安市富縣、南充市西充縣、襄陽市宜城市、阜新市新邱區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、黔西南望謨縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、西安市新城區(qū)
甘孜康定市、運城市垣曲縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、宜昌市長陽土家族自治縣、西安市周至縣、齊齊哈爾市訥河市、江門市蓬江區(qū)
五指山市毛陽、綏化市綏棱縣、嘉興市秀洲區(qū)、南平市松溪縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
儋州市白馬井鎮(zhèn)、贛州市寧都縣、寧波市江北區(qū)、麗水市慶元縣、鐵嶺市調(diào)兵山市
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淮安市淮安區(qū)、太原市古交市、樂山市夾江縣、黔南惠水縣、亳州市蒙城縣、株洲市荷塘區(qū)、廣安市岳池縣
漳州市龍海區(qū)、黑河市嫩江市、牡丹江市綏芬河市、湛江市霞山區(qū)、普洱市思茅區(qū)、遼陽市遼陽縣、甘孜瀘定縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、黔東南臺江縣、金華市蘭溪市
廣安市武勝縣、渭南市白水縣、松原市乾安縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、長沙市芙蓉區(qū)、常州市新北區(qū)、朔州市平魯區(qū)
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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(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，登頂全球最強開源模型。Qwen3是國內(nèi)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(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(shè)計及訓(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(jīng)驗或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型，有復(fù)雜的機制，相當于模型要學(xué)習(xí)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(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。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，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36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(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，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，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，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，實現(xiàn)高效的手機及電腦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、研究機構(gòu)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(diào)用Qwen3的API服務(wù)。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(shù)超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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