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無錫市梁溪區(qū)、呂梁市文水縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、泰安市寧陽縣、資陽市樂至縣
東莞市塘廈鎮(zhèn)、馬鞍山市博望區(qū)、濟(jì)南市商河縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、昭通市巧家縣、廣西崇左市大新縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、金華市永康市、溫州市龍灣區(qū)
景德鎮(zhèn)市樂平市、鞍山市岫巖滿族自治縣、延邊敦化市、伊春市嘉蔭縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、大慶市林甸縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、寶雞市眉縣、廣西南寧市良慶區(qū)
咸陽市渭城區(qū)、酒泉市金塔縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、洛陽市澗西區(qū)、樂山市峨眉山市
伊春市鐵力市、宜昌市當(dāng)陽市、撫州市黎川縣、葫蘆島市南票區(qū)、黔東南凱里市、大同市平城區(qū)、焦作市解放區(qū)、鶴壁市浚縣、上海市普陀區(qū)
松原市乾安縣、通化市東昌區(qū)、西寧市城北區(qū)、北京市延慶區(qū)、渭南市白水縣、朝陽市雙塔區(qū)
渭南市澄城縣、三門峽市盧氏縣、湛江市坡頭區(qū)、濟(jì)南市商河縣、中山市民眾鎮(zhèn)
杭州市臨安區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、忻州市偏關(guān)縣、阜新市細(xì)河區(qū)、南平市松溪縣、北京市豐臺區(qū)、沈陽市沈河區(qū)、長治市武鄉(xiāng)縣、伊春市大箐山縣、成都市武侯區(qū)
文昌市潭牛鎮(zhèn)、攀枝花市西區(qū)、上海市楊浦區(qū)、安康市石泉縣、伊春市烏翠區(qū)
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、昭通市鹽津縣、廣安市前鋒區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)、伊春市嘉蔭縣、襄陽市宜城市、黑河市五大連池市、恩施州宣恩縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、深圳市寶安區(qū)
黔東南岑鞏縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、焦作市孟州市、臨夏臨夏縣、天水市秦安縣
貴陽市云巖區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、鶴壁市鶴山區(qū)、宿州市蕭縣、巴中市巴州區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、黔東南榕江縣、鶴崗市興山區(qū)、紹興市越城區(qū)
福州市閩侯縣、慶陽市慶城縣、淮北市相山區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、聊城市東阿縣、甘孜色達(dá)縣
東方市新龍鎮(zhèn)、益陽市桃江縣、白山市臨江市、昆明市晉寧區(qū)、寶雞市金臺區(qū)、天水市甘谷縣、海西蒙古族茫崖市、西寧市城西區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣
南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、馬鞍山市含山縣、黔東南從江縣、安慶市宜秀區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣西防城港市防城區(qū)
蘇州市虎丘區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、咸陽市秦都區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、重慶市渝中區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、重慶市大渡口區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、池州市東至縣
濟(jì)寧市任城區(qū)、涼山鹽源縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、江門市新會(huì)區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)
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)
張家界市桑植縣、商洛市洛南縣、黔西南望謨縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、宣城市旌德縣
寧波市奉化區(qū)、遂寧市射洪市、金昌市金川區(qū)、郴州市臨武縣、內(nèi)江市市中區(qū)、三亞市天涯區(qū)、安康市漢濱區(qū)、邵陽市隆回縣
南平市延平區(qū)、紹興市越城區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、泉州市惠安縣、株洲市荷塘區(qū)、萬寧市山根鎮(zhèn)
吉安市遂川縣、廣西百色市田東縣、南平市延平區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、贛州市于都縣、太原市晉源區(qū)、長治市襄垣縣、黑河市孫吳縣
安慶市迎江區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、海西蒙古族都蘭縣、馬鞍山市和縣、南充市南部縣、樂山市五通橋區(qū)、南京市溧水區(qū)、延安市宜川縣、甘孜得榮縣
松原市寧江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、自貢市榮縣、黔東南施秉縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
昭通市昭陽區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、婁底市漣源市、舟山市嵊泗縣、青島市膠州市、麗水市云和縣、綏化市明水縣、周口市川匯區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、安陽市安陽縣
嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、怒江傈僳族自治州瀘水市、東莞市茶山鎮(zhèn)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、牡丹江市東安區(qū)、渭南市華陰市、寧夏固原市涇源縣、淄博市張店區(qū)
渭南市臨渭區(qū)、鷹潭市貴溪市、金華市磐安縣、溫州市龍灣區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、成都市新津區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、運(yùn)城市聞喜縣、黔西南貞豐縣
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張掖市民樂縣、黑河市愛輝區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、黔東南天柱縣、陽江市江城區(qū)、樂山市金口河區(qū)、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、漯河市源匯區(qū)、孝感市漢川市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市
畢節(jié)市金沙縣、松原市乾安縣、邵陽市雙清區(qū)、江門市開平市、延安市子長市、駐馬店市遂平縣、煙臺市萊州市
阜陽市潁州區(qū)、廣西貴港市覃塘區(qū)、焦作市修武縣、臨汾市侯馬市、平?jīng)鍪星f浪縣、定西市安定區(qū)、瓊海市中原鎮(zhèn)、日照市嵐山區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)
深圳市坪山區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、雞西市麻山區(qū)、咸寧市赤壁市、玉樹囊謙縣、銅仁市石阡縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、廣西崇左市寧明縣、漢中市城固縣
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、南平市順昌縣、昭通市綏江縣、伊春市友好區(qū)、廣元市利州區(qū)、開封市杞縣
黔西南興義市、湖州市吳興區(qū)、廣西河池市東蘭縣、廣元市利州區(qū)、金華市東陽市、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
煙臺市棲霞市、鹽城市阜寧縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、樂山市犍為縣、西安市臨潼區(qū)、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣
德州市禹城市、延安市宜川縣、徐州市沛縣、湛江市吳川市、郴州市宜章縣、吉林市昌邑區(qū)、運(yùn)城市絳縣、廣西崇左市憑祥市、自貢市榮縣、延安市富縣
慶陽市慶城縣、重慶市江北區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、麗水市縉云縣、黃岡市蘄春縣、濟(jì)南市天橋區(qū)、中山市石岐街道
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甘孜稻城縣、荊州市江陵縣、紅河彌勒市、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、南昌市新建區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、寶雞市陳倉區(qū)
九江市濂溪區(qū)、臨汾市永和縣、平頂山市魯山縣、南平市邵武市、達(dá)州市開江縣、榆林市靖邊縣
徐州市睢寧縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、駐馬店市西平縣、南陽市南召縣、臺州市三門縣、鞍山市鐵東區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、江門市蓬江區(qū)、池州市貴池區(qū)
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長治市武鄉(xiāng)縣、曲靖市馬龍區(qū)、鄭州市滎陽市、楚雄永仁縣、莆田市荔城區(qū)、信陽市平橋區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、昆明市嵩明縣、濟(jì)寧市嘉祥縣
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徐州市新沂市、齊齊哈爾市訥河市、黃岡市黃州區(qū)、延安市寶塔區(qū)、合肥市肥東縣
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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