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溫州市洞頭區(qū)、鄭州市中原區(qū)、長(zhǎng)治市平順縣、廣西南寧市賓陽(yáng)縣、濟(jì)寧市微山縣、汕尾市陸豐市、重慶市彭水苗族土家族自治縣、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、樂(lè)山市峨眉山市、昭通市昭陽(yáng)區(qū)
焦作市解放區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、大同市陽(yáng)高縣、鞍山市鐵西區(qū)、合肥市包河區(qū)、廣西河池市鳳山縣、安順市平壩區(qū)、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)樓區(qū)
忻州市五臺(tái)縣、衡陽(yáng)市祁東縣、廣西百色市德?？h、邵陽(yáng)市北塔區(qū)、黔西南普安縣、中山市民眾鎮(zhèn)、蘭州市永登縣、商丘市夏邑縣、十堰市丹江口市、眉山市洪雅縣
臨汾市曲沃縣、臨夏和政縣、重慶市銅梁區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市開(kāi)魯縣、朝陽(yáng)市凌源市、綿陽(yáng)市江油市
淄博市高青縣、海西蒙古族烏蘭縣、廣安市華鎣市、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、淮南市鳳臺(tái)縣、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、河源市東源縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、雅安市雨城區(qū)
揭陽(yáng)市揭西縣、營(yíng)口市蓋州市、定西市隴西縣、成都市溫江區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、南昌市青云譜區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、江門市蓬江區(qū)、涼山金陽(yáng)縣
漯河市舞陽(yáng)縣、撫順市望花區(qū)、瓊海市中原鎮(zhèn)、濮陽(yáng)市華龍區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、衢州市江山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣
武漢市江夏區(qū)、贛州市信豐縣、廈門市海滄區(qū)、淮北市杜集區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
煙臺(tái)市海陽(yáng)市、廣西桂林市永福縣、梅州市蕉嶺縣、中山市小欖鎮(zhèn)、宜賓市敘州區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣、忻州市寧武縣、運(yùn)城市永濟(jì)市
瀘州市瀘縣、儋州市那大鎮(zhèn)、三明市寧化縣、濟(jì)寧市泗水縣、麗江市永勝縣、鐵嶺市銀州區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、揚(yáng)州市邗江區(qū)
黃山市黟縣、黔東南臺(tái)江縣、焦作市馬村區(qū)、肇慶市封開(kāi)縣、紅河個(gè)舊市、廈門市湖里區(qū)、成都市錦江區(qū)
忻州市保德縣、三明市寧化縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、雞西市麻山區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)
昭通市大關(guān)縣、臺(tái)州市三門縣、畢節(jié)市大方縣、九江市湖口縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、澄邁縣金江鎮(zhèn)
重慶市璧山區(qū)、張家界市永定區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、滁州市來(lái)安縣、汕頭市金平區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、紅河石屏縣、洛陽(yáng)市新安縣、金華市浦江縣
鞍山市海城市、濰坊市坊子區(qū)、揭陽(yáng)市普寧市、寧德市壽寧縣、重慶市綦江區(qū)、德州市武城縣
哈爾濱市賓縣、哈爾濱市方正縣、南通市如皋市、紹興市上虞區(qū)、綏化市慶安縣、定安縣新竹鎮(zhèn)
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(yáng)縣、白銀市平川區(qū)、衢州市龍游縣、荊門市掇刀區(qū)
成都市金堂縣、哈爾濱市木蘭縣、菏澤市牡丹區(qū)、六盤水市水城區(qū)、無(wú)錫市梁溪區(qū)、洛陽(yáng)市伊川縣、齊齊哈爾市甘南縣
內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、清遠(yuǎn)市佛岡縣、忻州市保德縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣
遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、黔南長(zhǎng)順縣、臺(tái)州市臨海市、重慶市江津區(qū)、三明市大田縣、廣西北海市合浦縣、無(wú)錫市梁溪區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
吉安市萬(wàn)安縣、常德市石門縣、駐馬店市遂平縣、蘭州市安寧區(qū)、昭通市綏江縣、宣城市宣州區(qū)、忻州市岢嵐縣
張家界市永定區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、五指山市毛陽(yáng)、大理劍川縣、徐州市沛縣
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、福州市福清市、昆明市官渡區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、南京市玄武區(qū)、四平市梨樹縣、黔南羅甸縣、錦州市北鎮(zhèn)市
鄂州市梁子湖區(qū)、湘西州保靖縣、大同市靈丘縣、蘇州市姑蘇區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、肇慶市懷集縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
延邊圖們市、呂梁市離石區(qū)、宜春市豐城市、普洱市思茅區(qū)、東營(yíng)市利津縣、通化市二道江區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)
哈爾濱市依蘭縣、樂(lè)山市峨眉山市、揭陽(yáng)市揭西縣、呂梁市孝義市、晉城市城區(qū)
淮北市杜集區(qū)、寧波市海曙區(qū)、白山市靖宇縣、焦作市山陽(yáng)區(qū)、朔州市應(yīng)縣、廣元市蒼溪縣、隴南市西和縣
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恩施州建始縣、福州市鼓樓區(qū)、朔州市懷仁市、濟(jì)寧市汶上縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
臨汾市大寧縣、上海市奉賢區(qū)、五指山市通什、泉州市鯉城區(qū)、重慶市南岸區(qū)、重慶市巫山縣、商丘市虞城縣、北京市東城區(qū)、朔州市山陰縣
果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
中山市民眾鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、六安市金寨縣、咸陽(yáng)市旬邑縣、周口市沈丘縣、臨滄市滄源佤族自治縣、懷化市鶴城區(qū)、大理永平縣
遼源市龍山區(qū)、楚雄雙柏縣、淄博市淄川區(qū)、慶陽(yáng)市寧縣、三明市將樂(lè)縣、濱州市惠民縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、宿遷市宿城區(qū)
太原市古交市、福州市閩侯縣、臨滄市臨翔區(qū)、涼山冕寧縣、綏化市肇東市、長(zhǎng)治市襄垣縣、黔西南貞豐縣、蘭州市皋蘭縣、威海市乳山市
樂(lè)東黎族自治縣萬(wàn)沖鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)、無(wú)錫市錫山區(qū)、大理彌渡縣
呂梁市興縣、青島市平度市、中山市南朗鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、岳陽(yáng)市平江縣、宜昌市秭歸縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、大理巍山彝族回族自治縣
?？谑行阌^(qū)、鷹潭市貴溪市、漳州市龍文區(qū)、淄博市淄川區(qū)、阜新市清河門區(qū)、大同市陽(yáng)高縣、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、中山市東鳳鎮(zhèn)、盤錦市大洼區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
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(yáng)區(qū)、西安市長(zhǎng)安區(qū)、雞西市雞東縣、廣西柳州市鹿寨縣
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廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、重慶市潼南區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、淮安市金湖縣、西安市高陵區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣、九江市永修縣、蚌埠市龍子湖區(qū)
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阿里發(fā)布最強(qiáng)開(kāi)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(kāi)源新一代通義千問(wèn)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(kāi)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(wèn)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(wèn)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(wèn)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(wèn)題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)源，并首次支持119多種語(yǔ)言，全球開(kāi)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(kāi)源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問(wèn)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(kāi)源模型。
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