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昆明市呈貢區(qū)、綿陽市安州區(qū)、海東市互助土族自治縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、濟(jì)寧市兗州區(qū)
黃岡市黃梅縣、晉城市陽城縣、銅仁市思南縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、舟山市岱山縣、十堰市竹溪縣、吉安市泰和縣、張掖市臨澤縣
上饒市廣信區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、曲靖市沾益區(qū)、大理洱源縣、海南興?？h、淄博市博山區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
黃石市陽新縣、三亞市崖州區(qū)、連云港市灌云縣、駐馬店市確山縣、吉安市永豐縣、昆明市晉寧區(qū)、安慶市望江縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、惠州市惠城區(qū)
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、泰州市海陵區(qū)、臨夏和政縣、西安市雁塔區(qū)、果洛瑪沁縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、儋州市和慶鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)
三明市泰寧縣、駐馬店市西平縣、廣西梧州市岑溪市、延安市黃龍縣、張掖市民樂縣、紹興市柯橋區(qū)、達(dá)州市開江縣、泰州市姜堰區(qū)、杭州市濱江區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)
廣西柳州市三江侗族自治縣、長治市上黨區(qū)、寧波市海曙區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、曲靖市富源縣、榆林市清澗縣、牡丹江市林口縣、徐州市睢寧縣、營口市老邊區(qū)、攀枝花市鹽邊縣
廣州市南沙區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、安陽市安陽縣、濰坊市昌樂縣、衡陽市常寧市、阜陽市潁州區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
西安市雁塔區(qū)、雞西市虎林市、中山市小欖鎮(zhèn)、廣西柳州市融安縣、大慶市薩爾圖區(qū)、無錫市新吳區(qū)
成都市簡陽市、晉城市澤州縣、邵陽市邵陽縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、昆明市盤龍區(qū)
溫州市甌海區(qū)、甘南碌曲縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)
通化市輝南縣、運城市鹽湖區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、重慶市巫溪縣、齊齊哈爾市甘南縣
駐馬店市新蔡縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、成都市郫都區(qū)、撫順市望花區(qū)、信陽市新縣、吉安市青原區(qū)
通化市東昌區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、臨汾市蒲縣、湛江市徐聞縣、合肥市包河區(qū)、達(dá)州市萬源市、濟(jì)寧市魚臺縣、鹽城市大豐區(qū)
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湛江市遂溪縣、上饒市德興市、淄博市張店區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山會東縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、眉山市洪雅縣、棗莊市市中區(qū)
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上海市楊浦區(qū)、中山市五桂山街道、齊齊哈爾市克山縣、宜昌市五峰土家族自治縣、海南共和縣
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黃岡市英山縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、廣安市廣安區(qū)、淄博市周村區(qū)、雞西市密山市、咸陽市涇陽縣、咸陽市楊陵區(qū)、天津市西青區(qū)、三亞市海棠區(qū)、廣西桂林市資源縣
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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(xì)思考給出答案。
設(shè)計和訓(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(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(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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