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?？谑行阌^(qū)、綏化市海倫市、六安市舒城縣、懷化市洪江市、渭南市華州區(qū)、武漢市新洲區(qū)、阜陽市臨泉縣、哈爾濱市木蘭縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣
安陽市滑縣、蘇州市相城區(qū)、孝感市云夢縣、延安市黃龍縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、迪慶香格里拉市
廣西桂林市荔浦市、上海市靜安區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、紅河彌勒市、蘇州市常熟市、渭南市韓城市、汕頭市潮南區(qū)
長春市二道區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、洛陽市孟津區(qū)、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、盤錦市盤山縣
郴州市嘉禾縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、淄博市臨淄區(qū)、三亞市天涯區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、蕪湖市鳩江區(qū)、荊州市石首市、陽江市陽春市
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、臨高縣加來鎮(zhèn)、湛江市麻章區(qū)、澄邁縣中興鎮(zhèn)
黃南尖扎縣、哈爾濱市松北區(qū)、武漢市漢南區(qū)、德州市武城縣、鹽城市濱?？h、重慶市大渡口區(qū)、湛江市遂溪縣、云浮市郁南縣、玉溪市紅塔區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)
鐵嶺市清河區(qū)、泰州市海陵區(qū)、梅州市大埔縣、佳木斯市向陽區(qū)、東莞市萬江街道、西寧市城中區(qū)
南充市儀隴縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、漳州市云霄縣、臨汾市霍州市、焦作市解放區(qū)
文昌市龍樓鎮(zhèn)、阜新市海州區(qū)、果洛達日縣、洛陽市汝陽縣、佳木斯市同江市、雞西市密山市
運城市芮城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、重慶市豐都縣、郴州市臨武縣、焦作市溫縣、甘孜石渠縣、泰安市新泰市、廣西賀州市昭平縣
平?jīng)鍪星f浪縣、甘孜新龍縣、臨沂市沂南縣、齊齊哈爾市龍江縣、溫州市蒼南縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、寧波市海曙區(qū)、昆明市東川區(qū)
益陽市資陽區(qū)、廣西桂林市靈川縣、廣安市岳池縣、黔南羅甸縣、漢中市留壩縣、湖州市安吉縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、濰坊市高密市、齊齊哈爾市拜泉縣
宿州市埇橋區(qū)、南昌市西湖區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、長春市南關(guān)區(qū)
屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、儋州市那大鎮(zhèn)、瓊海市中原鎮(zhèn)、白山市渾江區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、臺州市仙居縣、南平市政和縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、銅川市印臺區(qū)、吉安市青原區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、南昌市安義縣、廣西柳州市柳南區(qū)、達州市大竹縣、臨汾市浮山縣
南充市嘉陵區(qū)、焦作市馬村區(qū)、合肥市肥西縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)
廣西桂林市永福縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、溫州市樂清市、廣西梧州市長洲區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、臺州市路橋區(qū)、雞西市梨樹區(qū)
廣西來賓市金秀瑤族自治縣、駐馬店市西平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、重慶市云陽縣、宿州市泗縣、榆林市神木市、紅河蒙自市、樂山市五通橋區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
臺州市路橋區(qū)、西安市碑林區(qū)、黔南福泉市、麗江市華坪縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、濰坊市奎文區(qū)
伊春市鐵力市、甘孜德格縣、咸寧市通城縣、寧波市余姚市、泰安市寧陽縣、大同市左云縣、雅安市天全縣
內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、邵陽市邵東市、成都市溫江區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、大慶市肇源縣、北京市門頭溝區(qū)、梅州市興寧市、青島市萊西市、云浮市郁南縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)
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阿里發(fā)布最強開源模型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，登頂全球最強開源模型。Qwen3是國內(nèi)首個“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進同一個模型，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”相當于把頂尖的推理模型和非推理模型集成到同一個模型里去，需要極其精細、創(chuàng)新的設(shè)計及訓(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，憑經(jīng)驗或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓(xùn)練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓(xùn)練混合推理模型，有復(fù)雜的機制，相當于模型要學(xué)習(xí)兩種不同的輸出分布，要做到兩個模式融合且基本不影響任何一種模式下的效果，很考驗訓(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。正因為如此，Qwen3在性能大幅提升的同時，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36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(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，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，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，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，實現(xiàn)高效的手機及電腦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、研究機構(gòu)和企業(yè)均可免費在魔搭社區(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)。個人用戶可立即通過通義APP直接體驗Qwen3，夸克也即將全線接入Qwen3。
目前，阿里通義已開源200余個模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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