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宜昌市夷陵區(qū)、周口市扶溝縣、樂山市沐川縣、安慶市太湖縣、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)
江門市鶴山市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、廣西百色市田林縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、昆明市石林彝族自治縣
廣西防城港市東興市、成都市崇州市、呂梁市交口縣、昭通市永善縣、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)、湛江市麻章區(qū)、澄邁縣中興鎮(zhèn)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、漢中市略陽(yáng)縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、贛州市尋烏縣、杭州市余杭區(qū)、泉州市晉江市
陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、重慶市渝北區(qū)、濮陽(yáng)市清豐縣、畢節(jié)市納雍縣、衡陽(yáng)市常寧市、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、文山文山市
北京市懷柔區(qū)、湖州市吳興區(qū)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、漢中市勉縣、重慶市大渡口區(qū)
濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、郴州市永興縣、涼山布拖縣、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣、棗莊市嶧城區(qū)、蘭州市皋蘭縣、福州市閩清縣、五指山市南圣、天津市河?xùn)|區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
玉樹稱多縣、株洲市蘆淞區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、蘭州市城關(guān)區(qū)、晉中市榆次區(qū)、淮北市濉溪縣、黃石市下陸區(qū)
連云港市東?？h、雞西市密山市、許昌市魏都區(qū)、阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、白銀市白銀區(qū)、廣西崇左市龍州縣、張家界市永定區(qū)
撫順市撫順縣、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、滁州市來(lái)安縣、池州市貴池區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、怒江傈僳族自治州福貢縣、上饒市鄱陽(yáng)縣
廣西貴港市港北區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、黔東南錦屏縣、貴陽(yáng)市南明區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)縣、紹興市新昌縣、廣西崇左市天等縣
黃山市屯溪區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、嘉興市秀洲區(qū)、荊州市松滋市、宜昌市遠(yuǎn)安縣
南昌市南昌縣、大連市長(zhǎng)?？h、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、金昌市永昌縣、上饒市弋陽(yáng)縣
濟(jì)南市章丘區(qū)、雞西市恒山區(qū)、達(dá)州市開江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、德州市陵城區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、上饒市弋陽(yáng)縣、廣西來(lái)賓市象州縣、廣西百色市德?？h、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)
聊城市東阿縣、樂山市犍為縣、贛州市石城縣、甘南舟曲縣、渭南市合陽(yáng)縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
大理南澗彝族自治縣、伊春市南岔縣、綿陽(yáng)市北川羌族自治縣、東方市江邊鄉(xiāng)、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、玉樹治多縣、紅河河口瑤族自治縣、上海市浦東新區(qū)
三門峽市盧氏縣、伊春市烏翠區(qū)、上饒市橫峰縣、太原市晉源區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、商洛市商州區(qū)
濰坊市寒亭區(qū)、宜春市上高縣、呂梁市交城縣、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、忻州市五臺(tái)縣、六盤水市六枝特區(qū)
永州市藍(lán)山縣、合肥市巢湖市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、阜陽(yáng)市太和縣、湘潭市岳塘區(qū)、臺(tái)州市臨海市、吉林市豐滿區(qū)、楚雄大姚縣、伊春市烏翠區(qū)、宿州市靈璧縣
酒泉市肅北蒙古族自治縣、邵陽(yáng)市綏寧縣、隴南市宕昌縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、深圳市福田區(qū)、舟山市普陀區(qū)、南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣
常德市澧縣、寧德市柘榮縣、永州市江華瑤族自治縣、雅安市漢源縣、海西蒙古族天峻縣、廣西玉林市福綿區(qū)、徐州市銅山區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、常州市溧陽(yáng)市、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、廣西柳州市鹿寨縣、德州市德城區(qū)、廣元市旺蒼縣、安慶市桐城市、重慶市墊江縣
安陽(yáng)市滑縣、蘇州市相城區(qū)、孝感市云夢(mèng)縣、延安市黃龍縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、迪慶香格里拉市
臨汾市永和縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、遂寧市射洪市、深圳市龍華區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、麗江市寧蒗彝族自治縣、重慶市巫山縣、三門峽市澠池縣、北京市海淀區(qū)
揭陽(yáng)市揭東區(qū)、五指山市毛道、珠海市斗門區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、臨夏和政縣
忻州市代縣、海南貴南縣、涼山金陽(yáng)縣、涼山美姑縣、廈門市集美區(qū)
儋州市海頭鎮(zhèn)、徐州市云龍區(qū)、婁底市雙峰縣、南平市建甌市、贛州市龍南市、金華市婺城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、棗莊市市中區(qū)
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宜春市樟樹市、忻州市河曲縣、海西蒙古族茫崖市、果洛甘德縣、三明市大田縣、焦作市沁陽(yáng)市、淮北市杜集區(qū)、潮州市饒平縣
漢中市寧強(qiáng)縣、西雙版納勐臘縣、九江市潯陽(yáng)區(qū)、阜新市清河門區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、滁州市南譙區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、佳木斯市同江市
廣西欽州市欽北區(qū)、太原市婁煩縣、臨沂市郯城縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、黔南福泉市
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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?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(jiǎn)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(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(yǔ)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(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(wàn)個(gè)，已超越美國(guó)Llama，成為全球第一開源模型。
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