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自貢市富順縣、周口市扶溝縣、濮陽市濮陽縣、池州市貴池區(qū)、淮南市壽縣、廣西梧州市長洲區(qū)、嘉興市嘉善縣
開封市蘭考縣、銅陵市銅官區(qū)、牡丹江市綏芬河市、九江市共青城市、鷹潭市月湖區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、撫州市金溪縣
黔東南臺(tái)江縣、紅河彌勒市、貴陽市清鎮(zhèn)市、天水市秦安縣、天津市薊州區(qū)
襄陽市?？悼h、泰安市岱岳區(qū)、通化市東昌區(qū)、昆明市東川區(qū)、南京市江寧區(qū)
蘭州市安寧區(qū)、湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、天津市紅橋區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、懷化市溆浦縣
上饒市橫峰縣、亳州市利辛縣、黔東南榕江縣、溫州市瑞安市、泰州市高港區(qū)、邵陽市洞口縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、揚(yáng)州市邗江區(qū)
佳木斯市富錦市、畢節(jié)市赫章縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、涼山寧南縣、天津市津南區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、隴南市成縣、張掖市山丹縣、長春市二道區(qū)、涼山會(huì)理市
長沙市天心區(qū)、呂梁市孝義市、長春市朝陽區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、文昌市文教鎮(zhèn)
六盤水市鐘山區(qū)、寧波市北侖區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、平?jīng)鍪腥A亭縣、紅河瀘西縣、隴南市文縣、臨汾市汾西縣
臨汾市古縣、徐州市鼓樓區(qū)、長春市雙陽區(qū)、五指山市番陽、廈門市集美區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、天津市南開區(qū)
武漢市新洲區(qū)、龍巖市連城縣、重慶市黔江區(qū)、張掖市民樂縣、隴南市康縣、蘇州市吳中區(qū)、洛陽市老城區(qū)、北京市密云區(qū)
濟(jì)南市長清區(qū)、濮陽市濮陽縣、婁底市新化縣、臺(tái)州市椒江區(qū)、漯河市舞陽縣、黃石市大冶市
銅仁市思南縣、長沙市瀏陽市、安康市旬陽市、綿陽市三臺(tái)縣、泰安市寧陽縣、玉樹治多縣、馬鞍山市雨山區(qū)、成都市溫江區(qū)、重慶市江津區(qū)、酒泉市金塔縣
臨滄市臨翔區(qū)、洛陽市宜陽縣、云浮市郁南縣、漢中市佛坪縣、雅安市寶興縣、海南同德縣、廣西賀州市鐘山縣、晉城市高平市、青島市即墨區(qū)
寶雞市渭濱區(qū)、榆林市榆陽區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)、白城市鎮(zhèn)賚縣、呂梁市中陽縣、開封市順河回族區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、甘孜九龍縣
佳木斯市東風(fēng)區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、無錫市江陰市、呂梁市嵐縣、昭通市魯?shù)榭h
鞍山市鐵東區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、孝感市孝昌縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、濱州市鄒平市
漢中市佛坪縣、寧夏吳忠市青銅峽市、吉林市昌邑區(qū)、北京市平谷區(qū)、周口市商水縣、南充市營山縣、株洲市荷塘區(qū)
文昌市公坡鎮(zhèn)、三明市三元區(qū)、達(dá)州市開江縣、大同市廣靈縣、雞西市密山市、太原市晉源區(qū)、長沙市長沙縣、荊州市公安縣、昆明市東川區(qū)、肇慶市廣寧縣
合肥市巢湖市、株洲市荷塘區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、太原市小店區(qū)、黃南河南蒙古族自治縣
信陽市平橋區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、黔西南貞豐縣、泰安市新泰市、寧德市霞浦縣
佳木斯市向陽區(qū)、大理洱源縣、濟(jì)南市平陰縣、樂山市馬邊彝族自治縣、甘南臨潭縣、鄭州市鞏義市
萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、宜春市宜豐縣、襄陽市?？悼h、五指山市毛陽、濟(jì)寧市曲阜市、深圳市南山區(qū)、宣城市廣德市、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)
天津市河西區(qū)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、咸陽市禮泉縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、鶴壁市鶴山區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、吉安市永新縣、中山市民眾鎮(zhèn)
臨沂市沂南縣、淄博市博山區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、晉城市陽城縣、哈爾濱市方正縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、黃山市黃山區(qū)
海北門源回族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、撫順市望花區(qū)、衢州市柯城區(qū)、北京市大興區(qū)、東營市廣饒縣、常德市鼎城區(qū)
寧夏吳忠市青銅峽市、無錫市新吳區(qū)、邵陽市邵陽縣、濟(jì)寧市梁山縣、紅河建水縣
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溫州市文成縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市水富市、上海市嘉定區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、荊門市沙洋縣、儋州市中和鎮(zhèn)、寶雞市扶風(fēng)縣
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連云港市灌云縣、大同市云州區(qū)、長治市長子縣、德陽市中江縣、玉溪市江川區(qū)
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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(duì)簡單需求可低算力“秒回”答案，對(duì)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(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(píng)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(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)測中，Qwen3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的ArenaHard測評(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(tái)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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