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佳木斯市同江市、昆明市富民縣、衢州市衢江區(qū)、鹽城市東臺市、張掖市山丹縣
沈陽市大東區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、重慶市永川區(qū)、楚雄雙柏縣、晉中市介休市
楚雄武定縣、隨州市隨縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、信陽市息縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、遵義市正安縣、銅仁市印江縣
大同市廣靈縣、青島市市南區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、黔南都勻市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、贛州市定南縣
寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、重慶市江北區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、寧波市江北區(qū)、果洛瑪多縣
臨夏康樂縣、濟(jì)寧市梁山縣、內(nèi)江市資中縣、肇慶市高要區(qū)、長沙市天心區(qū)、杭州市拱墅區(qū)
直轄縣仙桃市、三明市尤溪縣、淮北市杜集區(qū)、孝感市漢川市、廣西梧州市岑溪市
重慶市石柱土家族自治縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、運(yùn)城市絳縣、廣西北海市銀海區(qū)、德州市寧津縣
信陽市商城縣、金華市永康市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、綏化市蘭西縣、玉溪市峨山彝族自治縣、德陽市什邡市、遵義市紅花崗區(qū)
雞西市恒山區(qū)、玉溪市易門縣、錦州市太和區(qū)、寶雞市麟游縣、駐馬店市泌陽縣、白銀市平川區(qū)、衢州市龍游縣、荊門市掇刀區(qū)
儋州市排浦鎮(zhèn)、北京市海淀區(qū)、鐵嶺市開原市、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、寶雞市麟游縣、北京市東城區(qū)、撫州市南豐縣、中山市大涌鎮(zhèn)、文昌市昌灑鎮(zhèn)
十堰市張灣區(qū)、安慶市太湖縣、廣西南寧市良慶區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、恩施州利川市
甘孜石渠縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、上海市長寧區(qū)、東莞市萬江街道、杭州市淳安縣
呂梁市柳林縣、朔州市平魯區(qū)、天水市清水縣、廣州市白云區(qū)、大同市云州區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、海北剛察縣、荊州市荊州區(qū)
撫州市崇仁縣、德陽市綿竹市、漢中市佛坪縣、呂梁市柳林縣、清遠(yuǎn)市連州市、重慶市九龍坡區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、昭通市水富市、呂梁市石樓縣、重慶市黔江區(qū)
荊州市公安縣、淮北市烈山區(qū)、肇慶市四會市、溫州市甌海區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、東營市利津縣、成都市雙流區(qū)、宜春市萬載縣、廣西梧州市龍圩區(qū)
濰坊市安丘市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、雙鴨山市饒河縣、寶雞市金臺區(qū)、哈爾濱市方正縣、北京市門頭溝區(qū)、晉中市介休市、廣西崇左市大新縣、常德市澧縣
五指山市毛陽、周口市商水縣、西寧市大通回族土族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、紅河蒙自市
樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、洛陽市洛龍區(qū)、肇慶市高要區(qū)、佛山市高明區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、巴中市平昌縣、雞西市雞冠區(qū)、雞西市虎林市、淮安市盱眙縣
昭通市大關(guān)縣、德州市臨邑縣、東方市三家鎮(zhèn)、錦州市太和區(qū)、北京市順義區(qū)
岳陽市云溪區(qū)、重慶市南川區(qū)、廣安市廣安區(qū)、東莞市莞城街道、海南貴德縣、五指山市通什、大同市云州區(qū)、深圳市寶安區(qū)、張掖市高臺縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、沈陽市大東區(qū)、吉安市永豐縣、濟(jì)寧市任城區(qū)、成都市新津區(qū)、淮北市濉溪縣、紹興市越城區(qū)、荊州市松滋市、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、荊門市京山市
隴南市禮縣、甘孜道孚縣、紅河個舊市、蘇州市吳中區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、德州市慶云縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
廣西梧州市萬秀區(qū)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、惠州市惠陽區(qū)、廣西來賓市合山市、運(yùn)城市垣曲縣、十堰市張灣區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、寶雞市太白縣、洛陽市老城區(qū)
茂名市電白區(qū)、咸陽市興平市、焦作市解放區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、臺州市黃巖區(qū)、長春市寬城區(qū)、溫州市甌海區(qū)
臨滄市滄源佤族自治縣、淮南市田家庵區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
河源市東源縣、曲靖市會澤縣、連云港市灌云縣、撫順市望花區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、涼山會東縣、重慶市開州區(qū)
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齊齊哈爾市克東縣、洛陽市欒川縣、韶關(guān)市武江區(qū)、上海市長寧區(qū)、重慶市南岸區(qū)、葫蘆島市龍港區(qū)、衢州市常山縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、馬鞍山市含山縣
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東莞市石碣鎮(zhèn)、荊州市監(jiān)利市、三門峽市義馬市、長春市農(nóng)安縣、九江市潯陽區(qū)
邵陽市綏寧縣、黔東南凱里市、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、許昌市鄢陵縣、黑河市遜克縣
運(yùn)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
廣西欽州市欽南區(qū)、黃南澤庫縣、忻州市岢嵐縣、溫州市龍灣區(qū)、菏澤市成武縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、隴南市兩當(dāng)縣、攀枝花市米易縣、銅陵市義安區(qū)
潮州市湘橋區(qū)、廣州市花都區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山越西縣、西安市鄠邑區(qū)
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榆林市清澗縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、黔東南丹寨縣、懷化市通道侗族自治縣、廣西梧州市蒼梧縣、長沙市雨花區(qū)、天水市秦安縣、汕頭市潮陽區(qū)
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海北門源回族自治縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、眉山市丹棱縣、臨汾市吉縣、東莞市石排鎮(zhèn)、肇慶市封開縣、蘭州市安寧區(qū)、周口市淮陽區(qū)、銅仁市江口縣
湘西州古丈縣、衡陽市珠暉區(qū)、邵陽市新寧縣、宜昌市伍家崗區(qū)、安康市平利縣、廣州市增城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、惠州市龍門縣
甘孜得榮縣、牡丹江市林口縣、宜春市袁州區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、周口市商水縣、綿陽市涪城區(qū)
直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、榆林市神木市、深圳市鹽田區(qū)、德州市武城縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、安陽市文峰區(qū)、泰安市東平縣、韶關(guān)市新豐縣、忻州市繁峙縣
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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“混合推理模型”，“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)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(dāng)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(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(yàn)或直覺快速作答，面對復(fù)雜難題時再深思熟慮，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，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，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，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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