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恩施州利川市、東方市大田鎮(zhèn)、廣西桂林市平樂(lè)縣、周口市西華縣、六安市金安區(qū)
臨沂市蒙陰縣、肇慶市端州區(qū)、雅安市蘆山縣、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、開(kāi)封市順河回族區(qū)、渭南市蒲城縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、鶴崗市興安區(qū)、濱州市陽(yáng)信縣、衡陽(yáng)市南岳區(qū)
普洱市景谷傣族彝族自治縣、焦作市溫縣、丹東市寬甸滿族自治縣、南京市江寧區(qū)、平頂山市汝州市
涼山美姑縣、信陽(yáng)市淮濱縣、龍巖市上杭縣、九江市湖口縣、南充市營(yíng)山縣、茂名市電白區(qū)、延邊琿春市、廣西南寧市青秀區(qū)
銅川市印臺(tái)區(qū)、松原市寧江區(qū)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、鹽城市東臺(tái)市、嘉興市南湖區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、大理祥云縣、蘭州市永登縣
東莞市麻涌鎮(zhèn)、臺(tái)州市臨海市、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、綿陽(yáng)市鹽亭縣、鐵嶺市清河區(qū)、泉州市安溪縣
白山市撫松縣、常德市鼎城區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、蘭州市七里河區(qū)、衡陽(yáng)市雁峰區(qū)
哈爾濱市巴彥縣、渭南市富平縣、清遠(yuǎn)市英德市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、四平市伊通滿族自治縣、寧夏銀川市靈武市、涼山金陽(yáng)縣、普洱市西盟佤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
東莞市高埗鎮(zhèn)、開(kāi)封市順河回族區(qū)、九江市湖口縣、張家界市慈利縣、綿陽(yáng)市鹽亭縣、咸陽(yáng)市旬邑縣
濟(jì)南市天橋區(qū)、九江市瑞昌市、湖州市德清縣、太原市古交市、延安市志丹縣
廣西北海市合浦縣、信陽(yáng)市商城縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、寧德市屏南縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、宜春市上高縣、中山市神灣鎮(zhèn)
安康市石泉縣、黔南平塘縣、甘南臨潭縣、德州市陵城區(qū)、泉州市晉江市、郴州市安仁縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、西寧市湟中區(qū)、七臺(tái)河市桃山區(qū)、昆明市嵩明縣
呂梁市交城縣、洛陽(yáng)市澗西區(qū)、十堰市竹溪縣、葫蘆島市連山區(qū)、北京市石景山區(qū)、銅仁市江口縣、寶雞市千陽(yáng)縣、德陽(yáng)市羅江區(qū)、德州市慶云縣
陽(yáng)泉市平定縣、運(yùn)城市臨猗縣、漯河市臨潁縣、鹽城市建湖縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
吉林市舒蘭市、東莞市中堂鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、株洲市淥口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、寧德市屏南縣、鄭州市管城回族區(qū)
南京市高淳區(qū)、文山麻栗坡縣、陽(yáng)泉市盂縣、韶關(guān)市仁化縣、溫州市洞頭區(qū)、安康市石泉縣、儋州市雅星鎮(zhèn)
天津市和平區(qū)、重慶市北碚區(qū)、三門(mén)峽市盧氏縣、大慶市林甸縣、湘西州鳳凰縣、蕪湖市繁昌區(qū)、樂(lè)山市井研縣、黔東南凱里市、衢州市衢江區(qū)、寧夏銀川市靈武市
臨高縣皇桐鎮(zhèn)、開(kāi)封市尉氏縣、上海市普陀區(qū)、四平市公主嶺市、松原市扶余市、湘西州永順縣、定西市臨洮縣
撫州市黎川縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、常德市石門(mén)縣
益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、焦作市博愛(ài)縣、鶴崗市綏濱縣、六盤(pán)水市六枝特區(qū)、蚌埠市淮上區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)
寧波市江北區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、十堰市張灣區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、濰坊市壽光市、鶴崗市南山區(qū)、河源市源城區(qū)
德州市平原縣、宜春市高安市、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、衢州市衢江區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、涼山會(huì)理市、宣城市廣德市
雅安市雨城區(qū)、肇慶市端州區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、廈門(mén)市湖里區(qū)、麗水市松陽(yáng)縣、安慶市太湖縣、宜昌市宜都市
上海市松江區(qū)、運(yùn)城市河津市、大連市沙河口區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、寶雞市渭濱區(qū)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市
重慶市忠縣、江門(mén)市臺(tái)山市、曲靖市宣威市、鐵嶺市銀州區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣
益陽(yáng)市南縣、亳州市蒙城縣、宜賓市興文縣、信陽(yáng)市淮濱縣、宿遷市宿豫區(qū)
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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亳州市譙城區(qū)、廣元市昭化區(qū)、株洲市攸縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、中山市小欖鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)
寧德市福鼎市、涼山甘洛縣、聊城市東阿縣、漢中市略陽(yáng)縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)
湛江市霞山區(qū)、宜昌市枝江市、益陽(yáng)市桃江縣、昆明市晉寧區(qū)、廣安市華鎣市
杭州市余杭區(qū)、江門(mén)市開(kāi)平市、德州市夏津縣、韶關(guān)市樂(lè)昌市、巴中市通江縣、淮安市洪澤區(qū)
樂(lè)山市沐川縣、北京市西城區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、黔東南從江縣、保山市昌寧縣、海西蒙古族德令哈市、紹興市新昌縣
懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、中山市大涌鎮(zhèn)、淮安市清江浦區(qū)、大同市廣靈縣、樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、贛州市信豐縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
宿州市蕭縣、菏澤市定陶區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、漢中市南鄭區(qū)、楚雄武定縣、廣西玉林市福綿區(qū)、臨汾市大寧縣、沈陽(yáng)市新民市、甘南迭部縣
南京市建鄴區(qū)、西雙版納勐?？h、濱州市博興縣、安慶市宿松縣、咸陽(yáng)市乾縣、牡丹江市海林市、成都市彭州市
通化市輝南縣、濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、咸寧市嘉魚(yú)縣、咸陽(yáng)市禮泉縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、攀枝花市米易縣
重慶市大足區(qū)、寶雞市眉縣、三門(mén)峽市義馬市、廣西河池市宜州區(qū)、襄陽(yáng)市襄城區(qū)、昭通市水富市
濱州市惠民縣、大理彌渡縣、上饒市婺源縣、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣
黃岡市黃州區(qū)、呂梁市交城縣、昭通市巧家縣、榆林市佳縣、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣
恩施州宣恩縣、渭南市蒲城縣、七臺(tái)河市勃利縣、衡陽(yáng)市祁東縣、麗江市永勝縣、徐州市睢寧縣、韶關(guān)市翁源縣、沈陽(yáng)市大東區(qū)、黔南羅甸縣
通化市梅河口市、茂名市高州市、東莞市茶山鎮(zhèn)、眉山市青神縣、涼山會(huì)東縣
寧波市北侖區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、重慶市武隆區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、岳陽(yáng)市汨羅市、西雙版納勐?？h
雅安市漢源縣、廣西桂林市七星區(qū)、遼源市龍山區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、德州市寧津縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、甘孜瀘定縣、上海市金山區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、上饒市信州區(qū)
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廣西柳州市柳江區(qū)、天津市紅橋區(qū)、晉城市高平市、常州市天寧區(qū)、宿州市靈璧縣
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保山市騰沖市、嘉興市海鹽縣、杭州市蕭山區(qū)、三亞市海棠區(qū)、北京市西城區(qū)、合肥市廬陽(yáng)區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、成都市蒲江縣、大慶市大同區(qū)
通化市柳河縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、張家界市武陵源區(qū)、郴州市臨武縣、徐州市云龍區(qū)、益陽(yáng)市安化縣、廣西百色市田東縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、廣西百色市那坡縣
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東莞市高埗鎮(zhèn)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、晉中市和順縣、延邊汪清縣、吉林市豐滿區(qū)、咸陽(yáng)市三原縣、吉林市樺甸市、溫州市甌海區(qū)、銅仁市德江縣
直轄縣天門(mén)市、安康市平利縣、張掖市臨澤縣、白山市江源區(qū)、北京市懷柔區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、景德鎮(zhèn)市樂(lè)平市
阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(mén)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(lèi)似于人類(lèi)在回答簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)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(zhuān)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(kāi)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(kāi)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(lèi)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(kāi)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(mén)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(kāi)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(kāi)源模型。
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