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齊齊哈爾市富?？h、北京市豐臺區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、涼山德昌縣、上饒市鉛山縣、宣城市廣德市、武漢市蔡甸區(qū)、長沙市雨花區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、銅仁市沿河土家族自治縣
平頂山市汝州市、黃石市鐵山區(qū)、廣安市岳池縣、臨沂市莒南縣、長沙市瀏陽市、濱州市陽信縣、泉州市南安市、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
海東市民和回族土族自治縣、綿陽市江油市、濰坊市諸城市、萬寧市長豐鎮(zhèn)、中山市坦洲鎮(zhèn)、甘南夏河縣、黔西南普安縣
寧夏吳忠市同心縣、鄭州市金水區(qū)、上海市徐匯區(qū)、成都市都江堰市、宜賓市興文縣、益陽市安化縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
武漢市硚口區(qū)、沈陽市大東區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、廣西玉林市北流市、鶴壁市山城區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、宣城市宣州區(qū)
杭州市蕭山區(qū)、涼山布拖縣、鶴崗市興山區(qū)、岳陽市君山區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)、臨夏永靖縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、煙臺市萊州市、深圳市南山區(qū)、寧夏吳忠市利通區(qū)
廣州市南沙區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、安陽市安陽縣、濰坊市昌樂縣、衡陽市常寧市、阜陽市潁州區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
朔州市山陰縣、渭南市合陽縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、重慶市萬州區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、廣西桂林市荔浦市、怒江傈僳族自治州瀘水市、十堰市鄖陽區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、淮南市謝家集區(qū)
廣西梧州市長洲區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)、黔南長順縣、茂名市化州市、肇慶市廣寧縣、汕頭市龍湖區(qū)、宣城市寧國市、衡陽市衡東縣、蘭州市西固區(qū)、五指山市通什
成都市蒲江縣、貴陽市云巖區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、白山市渾江區(qū)、阜新市太平區(qū)、株洲市炎陵縣、蘇州市虎丘區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)
東方市大田鎮(zhèn)、綏化市海倫市、運城市稷山縣、葫蘆島市龍港區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、南昌市新建區(qū)、湘西州花垣縣、黔南獨山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、襄陽市宜城市
寧波市江北區(qū)、朝陽市北票市、十堰市房縣、廣西崇左市寧明縣、牡丹江市陽明區(qū)、漢中市漢臺區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、文山麻栗坡縣、安順市平壩區(qū)、咸陽市彬州市
東莞市清溪鎮(zhèn)、棗莊市市中區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、麗江市永勝縣、晉中市介休市、廣州市白云區(qū)
漢中市留壩縣、上海市閔行區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、金華市金東區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、陽泉市平定縣、聊城市高唐縣、滁州市南譙區(qū)
漳州市南靖縣、襄陽市谷城縣、溫州市泰順縣、錦州市義縣、西寧市城中區(qū)
鐵嶺市銀州區(qū)、舟山市岱山縣、潮州市饒平縣、張家界市桑植縣、廣西玉林市北流市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、盤錦市大洼區(qū)、煙臺市福山區(qū)
鄭州市上街區(qū)、新鄉(xiāng)市原陽縣、金華市永康市、廣西貴港市覃塘區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、安慶市大觀區(qū)、商丘市柘城縣、西寧市城北區(qū)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、鎮(zhèn)江市句容市
黃岡市紅安縣、廣西河池市天峨縣、黃山市黟縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、六盤水市六枝特區(qū)、安康市旬陽市、運城市絳縣、雅安市石棉縣
隴南市成縣、雞西市虎林市、荊州市江陵縣、贛州市于都縣、三明市將樂縣
雙鴨山市寶山區(qū)、張掖市民樂縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、吉安市吉安縣、成都市新津區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、德州市寧津縣、遼陽市白塔區(qū)、寧波市江北區(qū)、沈陽市渾南區(qū)
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樂山市五通橋區(qū)、株洲市醴陵市、許昌市長葛市、中山市東區(qū)街道、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、榆林市米脂縣
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郴州市桂陽縣、臨汾市堯都區(qū)、黔南福泉市、廣西河池市金城江區(qū)、雙鴨山市寶清縣、濟(jì)寧市兗州區(qū)、臨汾市汾西縣、肇慶市四會市、德陽市羅江區(qū)、商丘市寧陵縣
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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(qiáng)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(jìn)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(dāng)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(xì)、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(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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(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，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(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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