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海北門源回族自治縣、遂寧市船山區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、蘇州市吳中區(qū)
三明市泰寧縣、玉溪市易門縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、六盤水市水城區(qū)、上海市普陀區(qū)、昭通市永善縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)
廣西欽州市欽南區(qū)、黃南澤庫縣、忻州市岢嵐縣、溫州市龍灣區(qū)、菏澤市成武縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、隴南市兩當縣、攀枝花市米易縣、銅陵市義安區(qū)
杭州市淳安縣、鞍山市立山區(qū)、懷化市通道侗族自治縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、永州市江華瑤族自治縣、長治市上黨區(qū)、攀枝花市西區(qū)、朝陽市朝陽縣、益陽市沅江市、太原市尖草坪區(qū)
茂名市化州市、十堰市丹江口市、恩施州建始縣、上饒市信州區(qū)、玉樹稱多縣
南京市棲霞區(qū)、五指山市水滿、漯河市臨潁縣、雞西市麻山區(qū)、湛江市吳川市、銅川市耀州區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、十堰市鄖陽區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、臺州市溫嶺市
漳州市漳浦縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、佳木斯市湯原縣、延安市延川縣、煙臺市招遠市
蘇州市張家港市、昭通市昭陽區(qū)、撫州市資溪縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、蘭州市安寧區(qū)、廈門市集美區(qū)
孝感市孝南區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、渭南市合陽縣、長沙市長沙縣、平頂山市湛河區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、無錫市錫山區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
大慶市肇源縣、杭州市淳安縣、青島市萊西市、廣西貴港市桂平市、上饒市玉山縣、寧夏銀川市永寧縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、宣城市旌德縣、瓊海市中原鎮(zhèn)
畢節(jié)市納雍縣、黔東南劍河縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、黔東南施秉縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、武漢市漢陽區(qū)、宜昌市枝江市、涼山冕寧縣、湘西州吉首市
沈陽市于洪區(qū)、銅陵市郊區(qū)、沈陽市和平區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、楚雄武定縣、成都市雙流區(qū)、南陽市淅川縣
濟寧市兗州區(qū)、溫州市樂清市、沈陽市鐵西區(qū)、淮南市八公山區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、武漢市漢南區(qū)、德州市齊河縣、舟山市定海區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
天津市津南區(qū)、武漢市漢南區(qū)、肇慶市高要區(qū)、金華市磐安縣、廣西貴港市港北區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、西安市新城區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
鹽城市響水縣、河源市和平縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、肇慶市廣寧縣、上饒市婺源縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、伊春市南岔縣、寧德市霞浦縣
臨汾市洪洞縣、嘉興市海鹽縣、南陽市鄧州市、鶴崗市向陽區(qū)、運城市絳縣、儋州市大成鎮(zhèn)、梅州市大埔縣、舟山市岱山縣
佳木斯市樺南縣、江門市臺山市、安順市平壩區(qū)、揚州市廣陵區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)
駐馬店市上蔡縣、鄭州市金水區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、果洛瑪多縣、駐馬店市平輿縣、孝感市安陸市、淮安市淮陰區(qū)、天津市和平區(qū)、駐馬店市汝南縣、銅仁市江口縣
濟南市萊蕪區(qū)、黔西南安龍縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、無錫市宜興市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、舟山市定海區(qū)、平頂山市葉縣、吉林市永吉縣
文昌市潭牛鎮(zhèn)、青島市嶗山區(qū)、重慶市城口縣、池州市東至縣、白山市長白朝鮮族自治縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、福州市閩清縣
郴州市宜章縣、黑河市五大連池市、阿壩藏族羌族自治州小金縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、南昌市東湖區(qū)、延邊汪清縣
贛州市崇義縣、銅仁市江口縣、畢節(jié)市赫章縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、四平市鐵東區(qū)、孝感市安陸市、寧德市福安市、襄陽市老河口市
焦作市馬村區(qū)、阜陽市太和縣、衢州市柯城區(qū)、呂梁市中陽縣、日照市嵐山區(qū)、吉安市青原區(qū)、北京市大興區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、濰坊市昌邑市、四平市雙遼市
鄭州市新鄭市、福州市永泰縣、綏化市蘭西縣、肇慶市德慶縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、銅川市耀州區(qū)、甘孜九龍縣
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貴陽市云巖區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、延邊琿春市、南陽市西峽縣、通化市梅河口市、涼山雷波縣、東莞市厚街鎮(zhèn)
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陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、汕頭市金平區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)
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福州市連江縣、周口市扶溝縣、銅陵市銅官區(qū)、開封市順河回族區(qū)、昆明市官渡區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、益陽市沅江市、衡陽市耒陽市、焦作市中站區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市
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文山廣南縣、南昌市西湖區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、文山西疇縣、平?jīng)鍪星f浪縣
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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、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，面對復雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復雜的機制，相當于模型要學習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，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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預訓練數(shù)據(jù)量達36T ，并在后訓練階段多輪強化學習，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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