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新余市分宜縣、昆明市五華區(qū)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、錦州市黑山縣、常德市石門縣、南昌市新建區(qū)、長沙市雨花區(qū)
東莞市中堂鎮(zhèn)、黃岡市浠水縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、眉山市仁壽縣、南昌市西湖區(qū)
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)
三門峽市靈寶市、普洱市墨江哈尼族自治縣、菏澤市鄆城縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、平?jīng)鍪袥艽h、雞西市虎林市
蕪湖市灣沚區(qū)、湛江市麻章區(qū)、淮安市漣水縣、涼山冕寧縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、東莞市謝崗鎮(zhèn)、楚雄楚雄市、南平市浦城縣
西安市蓮湖區(qū)、錦州市古塔區(qū)、佳木斯市樺南縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、吉安市井岡山市、宜賓市珙縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、深圳市光明區(qū)
果洛瑪沁縣、鎮(zhèn)江市句容市、晉中市介休市、恩施州咸豐縣、寶雞市隴縣、延邊敦化市
廣西來賓市金秀瑤族自治縣、滁州市來安縣、臺州市路橋區(qū)、呂梁市方山縣、遼陽市白塔區(qū)
聊城市莘縣、黔西南望謨縣、海東市循化撒拉族自治縣、商丘市寧陵縣、臨夏臨夏市、寧夏固原市彭陽縣、樂山市沙灣區(qū)、鐵嶺市開原市、大慶市紅崗區(qū)
甘南夏河縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、十堰市張灣區(qū)、定西市臨洮縣、大慶市紅崗區(qū)、菏澤市鄆城縣、上海市徐匯區(qū)
廣西柳州市鹿寨縣、延邊安圖縣、池州市青陽縣、宣城市郎溪縣、重慶市江北區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、南京市秦淮區(qū)、錦州市古塔區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、寧波市江北區(qū)
商洛市山陽縣、淮安市清江浦區(qū)、貴陽市修文縣、甘孜新龍縣、廣西桂林市荔浦市、贛州市信豐縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、樂山市五通橋區(qū)、衢州市開化縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
郴州市臨武縣、武威市天祝藏族自治縣、信陽市新縣、深圳市福田區(qū)、佳木斯市樺川縣、大同市云岡區(qū)、寧德市福鼎市
麗水市縉云縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、阜陽市潁東區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、合肥市廬江縣、青島市李滄區(qū)、馬鞍山市含山縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣
廣州市越秀區(qū)、長治市平順縣、鄭州市中牟縣、果洛甘德縣、肇慶市懷集縣
鹽城市響水縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、長沙市寧鄉(xiāng)市、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、成都市都江堰市
晉中市祁縣、銅仁市松桃苗族自治縣、臺州市路橋區(qū)、廣西南寧市隆安縣、安順市西秀區(qū)、泰州市海陵區(qū)、大理大理市
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三門峽市義馬市、菏澤市曹縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、廣西賀州市富川瑤族自治縣、廣元市朝天區(qū)、遵義市習(xí)水縣、定西市漳縣
隴南市文縣、益陽市赫山區(qū)、上海市嘉定區(qū)、濰坊市奎文區(qū)、朔州市朔城區(qū)、黔東南榕江縣、廣西桂林市靈川縣
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)
常德市石門縣、牡丹江市海林市、徐州市新沂市、南陽市鎮(zhèn)平縣、宜春市豐城市、金昌市金川區(qū)、淄博市高青縣、上海市松江區(qū)、宜春市奉新縣、蘭州市榆中縣
哈爾濱市呼蘭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、廣西河池市天峨縣、合肥市巢湖市、南昌市青云譜區(qū)、東莞市東城街道、南平市松溪縣、煙臺市萊州市、渭南市潼關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市
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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(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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