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麗江市古城區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、甘南迭部縣、金華市金東區(qū)、定西市安定區(qū)、洛陽市洛龍區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)
西安市雁塔區(qū)、渭南市大荔縣、沈陽市新民市、廣州市番禺區(qū)、六安市舒城縣、文山麻栗坡縣、永州市雙牌縣、重慶市梁平區(qū)
保亭黎族苗族自治縣什玲、徐州市睢寧縣、甘孜新龍縣、南陽市桐柏縣、瀘州市江陽區(qū)
咸寧市嘉魚縣、贛州市興國縣、文昌市東路鎮(zhèn)、廣西百色市隆林各族自治縣、三明市泰寧縣、東方市東河鎮(zhèn)、合肥市長豐縣、永州市新田縣
蕪湖市鏡湖區(qū)、天津市寶坻區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、廈門市同安區(qū)、牡丹江市綏芬河市、吉安市井岡山市
太原市婁煩縣、益陽市赫山區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、寧夏固原市彭陽縣、上饒市橫峰縣、丹東市振安區(qū)
大慶市肇州縣、丹東市東港市、廣西南寧市上林縣、畢節(jié)市赫章縣、青島市李滄區(qū)
淮安市洪澤區(qū)、雅安市石棉縣、衢州市常山縣、甘南碌曲縣、馬鞍山市花山區(qū)、長治市屯留區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、江門市江海區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、洛陽市宜陽縣
肇慶市德慶縣、昆明市嵩明縣、蘇州市張家港市、三亞市吉陽區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、白山市撫松縣
寧波市鄞州區(qū)、廣西河池市天峨縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、瀘州市敘永縣、太原市小店區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、成都市蒲江縣
南通市海門區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、重慶市北碚區(qū)、牡丹江市林口縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
贛州市尋烏縣、宜昌市夷陵區(qū)、安康市漢陰縣、安陽市北關(guān)區(qū)、懷化市通道侗族自治縣、海南貴南縣、杭州市淳安縣、廣州市增城區(qū)、天津市河西區(qū)
常州市新北區(qū)、沈陽市于洪區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、楚雄雙柏縣、溫州市龍港市、上海市浦東新區(qū)、德陽市綿竹市、莆田市荔城區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)
陽江市江城區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、楚雄楚雄市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、運(yùn)城市芮城縣
哈爾濱市阿城區(qū)、濰坊市青州市、陽泉市平定縣、韶關(guān)市湞江區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣、佳木斯市樺川縣
呂梁市離石區(qū)、荊門市鐘祥市、張掖市肅南裕固族自治縣、濱州市濱城區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、信陽市羅山縣、楚雄大姚縣、七臺河市新興區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
紅河蒙自市、黔東南劍河縣、本溪市桓仁滿族自治縣、廣西柳州市柳城縣、牡丹江市林口縣、隴南市康縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、呂梁市交口縣、玉溪市華寧縣、晉中市壽陽縣
南通市啟東市、西寧市大通回族土族自治縣、大連市瓦房店市、三門峽市湖濱區(qū)、青島市膠州市、甘孜色達(dá)縣
南充市嘉陵區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、青島市黃島區(qū)、江門市臺山市、駐馬店市泌陽縣、齊齊哈爾市泰來縣、北京市延慶區(qū)、麗水市松陽縣、重慶市巫山縣、成都市金堂縣
徐州市豐縣、衡陽市石鼓區(qū)、婁底市新化縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、廣西玉林市博白縣
寧波市江北區(qū)、安順市西秀區(qū)、惠州市惠東縣、茂名市高州市、連云港市東?？h、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、麗水市慶元縣、亳州市蒙城縣
雅安市寶興縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、齊齊哈爾市訥河市、湘西州保靖縣、九江市潯陽區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、紅河紅河縣、無錫市錫山區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、臨汾市霍州市
儋州市蘭洋鎮(zhèn)、宣城市涇縣、十堰市鄖西縣、長治市屯留區(qū)、六安市舒城縣
福州市福清市、淮北市杜集區(qū)、懷化市洪江市、龍巖市永定區(qū)、荊門市沙洋縣、昭通市巧家縣、自貢市沿灘區(qū)、福州市平潭縣
杭州市余杭區(qū)、江門市開平市、德州市夏津縣、韶關(guān)市樂昌市、巴中市通江縣、淮安市洪澤區(qū)
宜賓市興文縣、上海市嘉定區(qū)、湛江市吳川市、信陽市浉河區(qū)、撫順市撫順縣、果洛甘德縣
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(nèi)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
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綏化市安達(dá)市、甘孜稻城縣、茂名市信宜市、臨沂市郯城縣、揭陽市揭東區(qū)
韶關(guān)市南雄市、安慶市太湖縣、三明市永安市、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、鐵嶺市清河區(qū)
成都市金牛區(qū)、常德市武陵區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)、大理巍山彝族回族自治縣、涼山甘洛縣、杭州市余杭區(qū)、焦作市武陟縣、麗江市華坪縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)
遂寧市射洪市、綏化市望奎縣、湘西州保靖縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、西寧市城北區(qū)、恩施州建始縣、南京市溧水區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣
廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、蘭州市城關(guān)區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、阜新市清河門區(qū)、運(yùn)城市絳縣、晉中市介休市、煙臺市萊州市
郴州市桂陽縣、達(dá)州市宣漢縣、吉林市豐滿區(qū)、鐵嶺市西豐縣、廣西北海市銀海區(qū)、梅州市興寧市
廣西防城港市港口區(qū)、四平市公主嶺市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、銅仁市石阡縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、大慶市薩爾圖區(qū)、臨沂市郯城縣
湛江市赤坎區(qū)、哈爾濱市道里區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、杭州市西湖區(qū)、昭通市大關(guān)縣
雞西市城子河區(qū)、忻州市寧武縣、三門峽市義馬市、宜昌市宜都市、營口市站前區(qū)
臨沂市莒南縣、濰坊市壽光市、寧夏固原市彭陽縣、杭州市建德市、廣西貴港市平南縣、郴州市永興縣
黃山市歙縣、駐馬店市正陽縣、運(yùn)城市河津市、新鄉(xiāng)市輝縣市、恩施州巴東縣、信陽市平橋區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、黃岡市羅田縣
太原市古交市、太原市迎澤區(qū)、中山市五桂山街道、昆明市呈貢區(qū)、泉州市洛江區(qū)、恩施州宣恩縣、平頂山市寶豐縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)
廣西玉林市北流市、寧德市屏南縣、佛山市高明區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、汕尾市城區(qū)
永州市冷水灘區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、廣西崇左市天等縣、舟山市岱山縣、黔東南凱里市、吉安市遂川縣、嘉興市海寧市
海西蒙古族烏蘭縣、大連市沙河口區(qū)、南陽市淅川縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、綏化市綏棱縣、濟(jì)寧市梁山縣、常德市石門縣、黃南尖扎縣
上饒市婺源縣、綿陽市平武縣、菏澤市定陶區(qū)、周口市太康縣、安陽市龍安區(qū)、南平市延平區(qū)、株洲市炎陵縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)
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紹興市新昌縣、遵義市綏陽縣、昆明市石林彝族自治縣、榆林市吳堡縣、上海市虹口區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、遼陽市弓長嶺區(qū)
永州市江永縣、張掖市高臺縣、丹東市寬甸滿族自治縣、重慶市榮昌區(qū)、寧德市周寧縣、雅安市天全縣、廣西梧州市藤縣、臨滄市鳳慶縣、沈陽市大東區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)
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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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