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濟(jì)寧市曲阜市、無(wú)錫市江陰市、肇慶市懷集縣、棗莊市薛城區(qū)、駐馬店市遂平縣、上海市徐匯區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、合肥市長(zhǎng)豐縣
伊春市大箐山縣、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、南昌市安義縣、廣西百色市凌云縣、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、婁底市婁星區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
棗莊市嶧城區(qū)、黔東南三穗縣、廣西河池市東蘭縣、甘孜白玉縣、泰州市姜堰區(qū)
寧夏銀川市金鳳區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、錦州市凌河區(qū)、濟(jì)南市平陰縣、青島市市南區(qū)、昆明市宜良縣
牡丹江市林口縣、蕪湖市弋江區(qū)、郴州市桂東縣、南昌市南昌縣、定安縣龍門(mén)鎮(zhèn)、南陽(yáng)市方城縣、德州市樂(lè)陵市、漢中市城固縣、儋州市中和鎮(zhèn)、鐵嶺市銀州區(qū)
河源市連平縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、臺(tái)州市三門(mén)縣、阜新市海州區(qū)、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市
長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、張家界市桑植縣、隨州市廣水市、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、益陽(yáng)市安化縣、常州市天寧區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
襄陽(yáng)市南漳縣、重慶市榮昌區(qū)、廣西百色市那坡縣、武威市民勤縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗
畢節(jié)市織金縣、荊州市石首市、紹興市新昌縣、臨沂市沂南縣、雞西市梨樹(shù)區(qū)、九江市彭澤縣、漢中市漢臺(tái)區(qū)、韶關(guān)市南雄市、永州市零陵區(qū)
婁底市漣源市、延安市黃陵縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、楚雄元謀縣、濰坊市坊子區(qū)、馬鞍山市含山縣、保山市施甸縣、汕頭市濠江區(qū)、雙鴨山市饒河縣
太原市小店區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、濰坊市昌樂(lè)縣、廣元市昭化區(qū)
滁州市明光市、宿州市蕭縣、云浮市郁南縣、達(dá)州市渠縣、遵義市匯川區(qū)、雙鴨山市饒河縣、常德市鼎城區(qū)
深圳市龍崗區(qū)、煙臺(tái)市海陽(yáng)市、南陽(yáng)市臥龍區(qū)、甘南舟曲縣、湘西州古丈縣
信陽(yáng)市新縣、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、周口市扶溝縣、眉山市仁壽縣、寧波市慈溪市、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、成都市蒲江縣、延邊敦化市、焦作市山陽(yáng)區(qū)
瀘州市江陽(yáng)區(qū)、直轄縣天門(mén)市、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、牡丹江市林口縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
咸陽(yáng)市彬州市、宜賓市高縣、菏澤市東明縣、眉山市仁壽縣、大慶市讓胡路區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)
萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、紅河彌勒市、大同市廣靈縣、馬鞍山市和縣、朝陽(yáng)市建平縣、濰坊市安丘市、肇慶市端州區(qū)、南充市閬中市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、牡丹江市寧安市、延邊汪清縣、攀枝花市鹽邊縣、鄭州市新鄭市、懷化市洪江市、廣西崇左市扶綏縣、荊州市荊州區(qū)
南平市順昌縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、衢州市開(kāi)化縣、河源市源城區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、莆田市秀嶼區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、榆林市子洲縣
錦州市古塔區(qū)、天水市張家川回族自治縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、潮州市湘橋區(qū)、麗江市華坪縣
雅安市漢源縣、廣西桂林市七星區(qū)、遼源市龍山區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、德州市寧津縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、甘孜瀘定縣、上海市金山區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、上饒市信州區(qū)
濮陽(yáng)市范縣、張家界市慈利縣、太原市杏花嶺區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、泉州市永春縣、樂(lè)山市犍為縣、黔南荔波縣、吉安市遂川縣、雞西市恒山區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
白城市鎮(zhèn)賚縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、昆明市尋甸回族彝族自治縣、常州市鐘樓區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、天津市武清區(qū)、泉州市德化縣、天津市西青區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、銅陵市樅陽(yáng)縣
儋州市峨蔓鎮(zhèn)、榆林市靖邊縣、金華市浦江縣、廣西桂林市靈川縣、延安市富縣
佳木斯市前進(jìn)區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、三明市寧化縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、雙鴨山市友誼縣、海西蒙古族茫崖市、儋州市木棠鎮(zhèn)、咸寧市咸安區(qū)
漳州市華安縣、濟(jì)寧市梁山縣、蘇州市吳中區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、福州市平潭縣、隴南市西和縣、鄭州市上街區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、德陽(yáng)市綿竹市
南陽(yáng)市唐河縣、甘孜九龍縣、黃石市黃石港區(qū)、貴陽(yáng)市南明區(qū)、長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)、湖州市南潯區(qū)
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阿壩藏族羌族自治州茂縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、南陽(yáng)市唐河縣、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、贛州市贛縣區(qū)、咸陽(yáng)市楊陵區(qū)、昭通市鹽津縣、貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)
株洲市攸縣、銅陵市樅陽(yáng)縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、東方市大田鎮(zhèn)、肇慶市鼎湖區(qū)、天津市薊州區(qū)
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河源市龍川縣、洛陽(yáng)市澗西區(qū)、孝感市應(yīng)城市、呂梁市孝義市、泰安市岱岳區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、云浮市云城區(qū)
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臨汾市襄汾縣、太原市迎澤區(qū)、白銀市景泰縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、龍巖市上杭縣
莆田市涵江區(qū)、青島市城陽(yáng)區(qū)、吉安市新干縣、贛州市寧都縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)、黃南同仁市
成都市龍泉驛區(qū)、馬鞍山市和縣、永州市江永縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、德陽(yáng)市什邡市
牡丹江市綏芬河市、婁底市冷水江市、內(nèi)蒙古包頭市固陽(yáng)縣、黃石市陽(yáng)新縣、衡陽(yáng)市蒸湘區(qū)、延安市吳起縣、儋州市光村鎮(zhèn)、安陽(yáng)市龍安區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、樂(lè)山市井研縣
揭陽(yáng)市普寧市、東營(yíng)市廣饒縣、信陽(yáng)市平橋區(qū)、廣西南寧市上林縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、鞍山市千山區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、日照市五蓮縣、延邊安圖縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、海東市平安區(qū)、淄博市淄川區(qū)、溫州市龍港市、懷化市中方縣、咸寧市嘉魚(yú)縣、撫州市金溪縣、連云港市海州區(qū)、寧夏吳忠市同心縣
廣西南寧市良慶區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、江門(mén)市鶴山市、寧夏銀川市賀蘭縣、萬(wàn)寧市萬(wàn)城鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、瀘州市瀘縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、安慶市桐城市、梅州市梅縣區(qū)、綿陽(yáng)市安州區(qū)、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、肇慶市端州區(qū)
貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、廣西來(lái)賓市合山市、綏化市青岡縣、大理洱源縣、樂(lè)東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、成都市錦江區(qū)、鐵嶺市開(kāi)原市、三明市清流縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)
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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(mén)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(lèi)似于人類(lèi)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(lèi)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(mén)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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