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梅州市豐順縣、汕尾市海豐縣、臨夏臨夏縣、長治市平順縣、德州市禹城市、東莞市虎門鎮(zhèn)、臨沂市臨沭縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、重慶市銅梁區(qū)、渭南市蒲城縣、商丘市民權(quán)縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、上海市虹口區(qū)
吉安市永豐縣、廣西柳州市柳城縣、蘇州市吳中區(qū)、佳木斯市同江市、昆明市呈貢區(qū)、云浮市云城區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、廣元市青川縣、焦作市解放區(qū)
阜新市清河門區(qū)、開封市通許縣、武漢市新洲區(qū)、宿遷市泗陽縣、寧夏銀川市賀蘭縣、黃石市陽新縣、廣西欽州市浦北縣
婁底市婁星區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、廣西貴港市港南區(qū)、長春市寬城區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、延安市宜川縣、鎮(zhèn)江市句容市、衢州市衢江區(qū)、常德市澧縣
郴州市宜章縣、楚雄永仁縣、駐馬店市新蔡縣、畢節(jié)市赫章縣、南京市浦口區(qū)、隴南市康縣、聊城市茌平區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、福州市永泰縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、佳木斯市富錦市、紅河瀘西縣、通化市梅河口市、白山市靖宇縣、荊門市沙洋縣
黃石市下陸區(qū)、荊州市公安縣、懷化市中方縣、九江市都昌縣、廣西賀州市平桂區(qū)、廣西柳州市融安縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
襄陽市?？悼h、朔州市右玉縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、金華市磐安縣、甘孜白玉縣
商丘市睢縣、邵陽市隆回縣、茂名市電白區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)
濰坊市昌樂縣、慶陽市合水縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、煙臺市福山區(qū)、常州市武進(jìn)區(qū)
三明市永安市、中山市三角鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、三亞市吉陽區(qū)、臨夏永靖縣、衡陽市衡陽縣、涼山喜德縣、洛陽市洛龍區(qū)
天水市麥積區(qū)、文山麻栗坡縣、宜賓市長寧縣、貴陽市開陽縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、重慶市璧山區(qū)、北京市懷柔區(qū)、平?jīng)鍪腥A亭縣
眉山市彭山區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、太原市小店區(qū)、安陽市林州市、麗水市松陽縣、中山市民眾鎮(zhèn)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、常州市武進(jìn)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣
瀘州市納溪區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、德陽市綿竹市、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、南平市建陽區(qū)、湘西州花垣縣
臨夏永靖縣、通化市輝南縣、甘南瑪曲縣、鞍山市海城市、阜新市海州區(qū)、文山丘北縣、南通市海門區(qū)、九江市廬山市、雙鴨山市四方臺區(qū)
遵義市播州區(qū)、營口市老邊區(qū)、衡陽市衡山縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、馬鞍山市博望區(qū)
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、天津市薊州區(qū)、德陽市什邡市、無錫市新吳區(qū)、孝感市孝南區(qū)、安慶市桐城市、牡丹江市愛民區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、商洛市商南縣
郴州市汝城縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、保山市隆陽區(qū)、西安市長安區(qū)、雞西市雞東縣、廣西柳州市鹿寨縣
梅州市大埔縣、上饒市余干縣、涼山昭覺縣、紹興市上虞區(qū)、臨沂市郯城縣、濰坊市壽光市、臨夏永靖縣、紹興市柯橋區(qū)、孝感市應(yīng)城市
聊城市臨清市、萬寧市萬城鎮(zhèn)、郴州市蘇仙區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、濟(jì)寧市曲阜市、廣元市朝天區(qū)、天水市麥積區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、邵陽市邵東市、宜昌市枝江市
內(nèi)江市隆昌市、汕尾市陸豐市、南平市邵武市、東莞市企石鎮(zhèn)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
六安市葉集區(qū)、五指山市南圣、廣西百色市田陽區(qū)、金華市金東區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)
青島市嶗山區(qū)、宜賓市長寧縣、東莞市東城街道、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、銅仁市沿河土家族自治縣、衡陽市蒸湘區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、白城市洮南市、甘孜九龍縣、萬寧市大茂鎮(zhèn)
江門市新會區(qū)、延邊龍井市、西寧市湟中區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、麗江市華坪縣、重慶市大足區(qū)
天水市秦安縣、蘭州市安寧區(qū)、伊春市伊美區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、菏澤市定陶區(qū)、涼山越西縣、淄博市張店區(qū)
恩施州鶴峰縣、萬寧市和樂鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、綏化市綏棱縣、儋州市新州鎮(zhèn)、張掖市高臺縣、自貢市自流井區(qū)、天津市紅橋區(qū)、佳木斯市富錦市、泰州市海陵區(qū)
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長治市武鄉(xiāng)縣、郴州市嘉禾縣、上海市楊浦區(qū)、亳州市利辛縣、濰坊市壽光市、株洲市攸縣、遂寧市大英縣、大連市西崗區(qū)、鄭州市新鄭市、安康市漢陰縣
蘭州市皋蘭縣、臨夏廣河縣、吉安市安?？h、沈陽市渾南區(qū)、西安市新城區(qū)、無錫市惠山區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、龍巖市連城縣、洛陽市老城區(qū)
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屯昌縣坡心鎮(zhèn)、濱州市惠民縣、楚雄楚雄市、廣西崇左市大新縣、荊州市石首市、馬鞍山市含山縣、忻州市保德縣、達(dá)州市萬源市、伊春市伊美區(qū)
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天水市秦安縣、衡陽市衡山縣、嘉興市平湖市、湘西州保靖縣、攀枝花市西區(qū)、阜新市清河門區(qū)、臨汾市隰縣、渭南市華州區(qū)
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州芒市、忻州市代縣、株洲市炎陵縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、湛江市坡頭區(qū)、陽泉市城區(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(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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