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定安縣新竹鎮(zhèn)、伊春市伊美區(qū)、寧德市屏南縣、駐馬店市新蔡縣、十堰市張灣區(qū)、甘南卓尼縣、中山市小欖鎮(zhèn)、莆田市荔城區(qū)、重慶市長壽區(qū)
佛山市禪城區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、本溪市明山區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、平頂山市汝州市、延安市安塞區(qū)
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五指山市毛陽、臨沂市蒙陰縣、十堰市丹江口市、江門市恩平市、洛陽市欒川縣
吉安市安?？h、淮北市杜集區(qū)、伊春市鐵力市、邵陽市洞口縣、文山文山市、南通市如皋市、伊春市伊美區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、汕頭市澄海區(qū)、昭通市彝良縣
黔南平塘縣、呂梁市臨縣、牡丹江市愛民區(qū)、安慶市岳西縣、自貢市大安區(qū)、本溪市明山區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、黔南龍里縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗
遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、贛州市上猶縣、運城市新絳縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
哈爾濱市松北區(qū)、岳陽市君山區(qū)、廣西南寧市隆安縣、哈爾濱市方正縣、昆明市安寧市、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、佛山市南海區(qū)、保山市施甸縣、宣城市旌德縣、紹興市越城區(qū)
運城市鹽湖區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、襄陽市老河口市、咸陽市武功縣、無錫市新吳區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、徐州市沛縣
鎮(zhèn)江市句容市、遼陽市燈塔市、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、淄博市沂源縣、黃山市休寧縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、淄博市博山區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、北京市平谷區(qū)
澄邁縣仁興鎮(zhèn)、天津市東麗區(qū)、焦作市孟州市、海南貴德縣、菏澤市成武縣、瀘州市江陽區(qū)、鄭州市二七區(qū)
武威市涼州區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、南平市建陽區(qū)、咸陽市興平市
德州市夏津縣、濟寧市任城區(qū)、綿陽市三臺縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、黔南獨山縣、阜新市新邱區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、滁州市南譙區(qū)
佛山市南海區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、上海市楊浦區(qū)、海東市平安區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、松原市乾安縣、商丘市夏邑縣、焦作市沁陽市、溫州市洞頭區(qū)、廣西桂林市永?？h
贛州市贛縣區(qū)、漢中市西鄉(xiāng)縣、泰州市興化市、臨汾市霍州市、廣西桂林市灌陽縣、銅仁市德江縣
安順市西秀區(qū)、南昌市安義縣、淮北市相山區(qū)、益陽市資陽區(qū)、延安市黃龍縣、池州市青陽縣、黃南河南蒙古族自治縣、永州市零陵區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣
寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、松原市扶余市、廣西北海市海城區(qū)、汕頭市金平區(qū)、邵陽市武岡市、重慶市江北區(qū)、銅仁市碧江區(qū)
吉林市磐石市、慶陽市正寧縣、長治市黎城縣、黔南平塘縣、許昌市建安區(qū)、黔西南安龍縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、呂梁市嵐縣、上饒市玉山縣、湘西州鳳凰縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、泉州市泉港區(qū)、安順市普定縣、廣西貴港市港南區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、永州市寧遠縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、黑河市北安市
直轄縣天門市、忻州市岢嵐縣、巴中市恩陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、上饒市弋陽縣
西安市周至縣、安慶市太湖縣、池州市青陽縣、西安市碑林區(qū)、甘孜白玉縣
德陽市什邡市、德州市臨邑縣、株洲市蘆淞區(qū)、泉州市石獅市、安慶市大觀區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、安陽市龍安區(qū)
延邊和龍市、濮陽市臺前縣、海北剛察縣、武漢市漢南區(qū)、重慶市涪陵區(qū)、安康市漢陰縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、合肥市長豐縣、南平市延平區(qū)
臨汾市古縣、長治市黎城縣、呂梁市交城縣、楚雄雙柏縣、運城市絳縣、商丘市虞城縣、肇慶市高要區(qū)
六安市霍邱縣、濟寧市微山縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、盤錦市大洼區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)、晉中市和順縣、信陽市浉河區(qū)、平頂山市舞鋼市、廣西南寧市橫州市、黑河市嫩江市
德州市德城區(qū)、寧德市壽寧縣、佛山市三水區(qū)、長沙市天心區(qū)、濮陽市濮陽縣
綿陽市北川羌族自治縣、廣西桂林市靈川縣、重慶市潼南區(qū)、忻州市繁峙縣、鷹潭市月湖區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、貴陽市開陽縣
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武漢市洪山區(qū)、西寧市城中區(qū)、渭南市合陽縣、伊春市豐林縣、臨汾市侯馬市
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阿里發(fā)布最強開源模型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、創(chuàng)新的設(shè)計及訓練。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、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，仔細思考給出答案。
設(shè)計和訓練混合推理模型的難度，是遠超單純的推理模型的。訓練混合推理模型，有復(fù)雜的機制，相當于模型要學習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，很考驗訓練過程的訓練策略。
“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)訓練數(shù)據(jù)量達36T ，并在后訓練階段多輪強化學習，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，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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