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東方市八所鎮(zhèn)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、牡丹江市愛民區(qū)、漢中市城固縣、湛江市麻章區(qū)、鶴壁市淇縣、臨汾市汾西縣、通化市梅河口市、本溪市桓仁滿族自治縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、黔東南岑鞏縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市烏當(dāng)區(qū)、四平市公主嶺市、北京市平谷區(qū)、漳州市華安縣
宣城市宣州區(qū)、郴州市宜章縣、長(zhǎng)治市平順縣、上海市徐匯區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、武威市民勤縣、肇慶市封開縣
益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、甘孜得榮縣、肇慶市高要區(qū)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、七臺(tái)河市桃山區(qū)、重慶市大渡口區(qū)、德州市慶云縣
莆田市仙游縣、晉城市陵川縣、漯河市臨潁縣、福州市晉安區(qū)、吉安市青原區(qū)、滁州市南譙區(qū)、延邊安圖縣、東方市板橋鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)
西寧市城東區(qū)、黔東南天柱縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、瀘州市合江縣、麗江市古城區(qū)
臨汾市襄汾縣、牡丹江市愛民區(qū)、邵陽(yáng)市城步苗族自治縣、果洛瑪沁縣、牡丹江市陽(yáng)明區(qū)、贛州市信豐縣
六盤水市鐘山區(qū)、郴州市宜章縣、文昌市文教鎮(zhèn)、達(dá)州市通川區(qū)、永州市零陵區(qū)
株洲市醴陵市、黔西南晴隆縣、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)、宣城市績(jī)溪縣、宜春市高安市、贛州市瑞金市、松原市寧江區(qū)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、臺(tái)州市路橋區(qū)
贛州市瑞金市、紹興市柯橋區(qū)、天津市東麗區(qū)、焦作市博愛縣、阜新市海州區(qū)、商丘市睢陽(yáng)區(qū)、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、臨沂市蘭陵縣、松原市長(zhǎng)嶺縣
成都市青羊區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、海北海晏縣、懷化市中方縣、白城市大安市、寶雞市岐山縣、樂(lè)山市五通橋區(qū)
甘南合作市、南昌市東湖區(qū)、常德市澧縣、西安市未央?yún)^(qū)、東方市四更鎮(zhèn)、六安市葉集區(qū)、溫州市平陽(yáng)縣、齊齊哈爾市依安縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)
汕頭市澄海區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、廣西百色市德?？h、文昌市潭牛鎮(zhèn)、株洲市醴陵市、福州市鼓樓區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、韶關(guān)市新豐縣
韶關(guān)市翁源縣、呂梁市孝義市、遂寧市安居區(qū)、張掖市甘州區(qū)、甘孜白玉縣、延安市延川縣、無(wú)錫市江陰市、湘潭市岳塘區(qū)、懷化市溆浦縣
焦作市解放區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、咸陽(yáng)市淳化縣、忻州市保德縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽(yáng)縣、湘西州古丈縣、天津市河?xùn)|區(qū)
嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、楚雄武定縣、宿州市靈璧縣、廣西北海市合浦縣、韶關(guān)市湞江區(qū)
九江市德安縣、大連市莊河市、湘潭市湘潭縣、本溪市南芬區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
寧波市寧?？h、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、上海市嘉定區(qū)、三亞市崖州區(qū)、臨沂市沂南縣
大理劍川縣、鹽城市東臺(tái)市、鶴崗市蘿北縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、重慶市榮昌區(qū)、樂(lè)山市夾江縣、上海市楊浦區(qū)
菏澤市牡丹區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、龍巖市武平縣、天津市寶坻區(qū)、黔東南丹寨縣、咸陽(yáng)市禮泉縣、廣元市昭化區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、伊春市嘉蔭縣、紹興市上虞區(qū)
宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、日照市莒縣、張掖市民樂(lè)縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、中山市石岐街道、日照市東港區(qū)、商丘市虞城縣、韶關(guān)市始興縣
潮州市湘橋區(qū)、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、潮州市饒平縣、麗水市云和縣、葫蘆島市綏中縣
蘇州市姑蘇區(qū)、遵義市赤水市、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、中山市坦洲鎮(zhèn)
臨汾市吉縣、宿州市靈璧縣、白銀市白銀區(qū)、恩施州來(lái)鳳縣、錦州市太和區(qū)、遵義市余慶縣、定安縣定城鎮(zhèn)、大連市沙河口區(qū)、呂梁市交口縣
瀘州市納溪區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、德陽(yáng)市綿竹市、武漢市硚口區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、達(dá)州市宣漢縣、荊門市沙洋縣、南平市建陽(yáng)區(qū)、湘西州花垣縣
珠海市斗門區(qū)、忻州市神池縣、南平市浦城縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、重慶市南岸區(qū)
蕪湖市弋江區(qū)、金華市浦江縣、鄭州市滎陽(yáng)市、宜春市靖安縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、海東市化隆回族自治縣、金昌市金川區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、棗莊市山亭區(qū)、咸寧市通山縣
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湛江市徐聞縣、通化市二道江區(qū)、涼山越西縣、荊州市公安縣、安陽(yáng)市林州市、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、遵義市綏陽(yáng)縣、重慶市墊江縣、渭南市韓城市
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咸陽(yáng)市渭城區(qū)、青島市嶗山區(qū)、廣西桂林市平樂(lè)縣、張家界市桑植縣、吉安市萬(wàn)安縣、瓊海市陽(yáng)江鎮(zhèn)、濰坊市寒亭區(qū)、吉安市新干縣
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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?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(wèn)模型Qwen3，參數(shù)量?jī)H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(guó)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(jiǎn)單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)復(fù)雜問(wèn)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(wèn)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(wèn)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(jiǎn)單問(wèn)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(guò)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(wú)縫整合到思考模型中。
評(píng)測(cè)顯示，Qwen3在推理、指令遵循、工具調(diào)用、多語(yǔ)言能力等方面均大幅增強(qiáng)，即創(chuàng)下所有國(guó)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(cè)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(cè)中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過(guò)Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測(cè)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(lái)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(cè)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(yǔ)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(guò)阿里云百煉調(diào)用Qwen3的API服務(wù)。個(gè)人用戶可立即通過(guò)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(wèn)衍生模型數(shù)超10萬(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開源模型。
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