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屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、衢州市常山縣、贛州市石城縣、廣西來(lái)賓市合山市、黔南甕安縣、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、梅州市平遠(yuǎn)縣、大連市金州區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、銅陵市銅官區(qū)
海北門(mén)源回族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、撫順市望花區(qū)、衢州市柯城區(qū)、北京市大興區(qū)、東營(yíng)市廣饒縣、常德市鼎城區(qū)
鞍山市鐵東區(qū)、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、中山市民眾鎮(zhèn)、重慶市巫山縣、常德市石門(mén)縣、菏澤市定陶區(qū)、內(nèi)江市隆昌市
咸陽(yáng)市禮泉縣、本溪市明山區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣、宜春市豐城市、成都市新津區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市原陽(yáng)縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、臺(tái)州市黃巖區(qū)
懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、莆田市涵江區(qū)、樂(lè)山市峨邊彝族自治縣、西寧市城東區(qū)、邵陽(yáng)市新邵縣、岳陽(yáng)市平江縣、昭通市魯?shù)榭h、許昌市建安區(qū)、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣
吉林市舒蘭市、東莞市中堂鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、株洲市淥口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、寧德市屏南縣、鄭州市管城回族區(qū)
信陽(yáng)市羅山縣、文山廣南縣、德州市平原縣、東莞市虎門(mén)鎮(zhèn)、黔南荔波縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、鄂州市華容區(qū)
直轄縣潛江市、朝陽(yáng)市建平縣、臨滄市鳳慶縣、遵義市綏陽(yáng)縣、廣元市青川縣、廣西崇左市江州區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、陽(yáng)泉市盂縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
宜昌市遠(yuǎn)安縣、酒泉市玉門(mén)市、中山市南頭鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、蕪湖市無(wú)為市、鶴崗市綏濱縣
商洛市柞水縣、汕尾市陸河縣、杭州市蕭山區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、保山市昌寧縣、廣西玉林市北流市、黔南荔波縣、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)
蘭州市紅古區(qū)、亳州市渦陽(yáng)縣、黃岡市武穴市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、聊城市臨清市、廣西桂林市資源縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、揚(yáng)州市江都區(qū)、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、安康市寧陜縣
洛陽(yáng)市老城區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、昆明市晉寧區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、重慶市渝中區(qū)、錦州市古塔區(qū)、荊門(mén)市掇刀區(qū)、儋州市海頭鎮(zhèn)
德州市寧津縣、金昌市永昌縣、黔東南凱里市、武漢市江夏區(qū)、忻州市繁峙縣
長(zhǎng)治市平順縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、廣元市朝天區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西百色市平果市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門(mén)市海滄區(qū)
瓊海市嘉積鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、甘南卓尼縣、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、佛山市南海區(qū)、咸寧市咸安區(qū)
黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、大理洱源縣、東莞市萬(wàn)江街道、漳州市東山縣、衢州市開(kāi)化縣、亳州市利辛縣、海北祁連縣
泰安市東平縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、伊春市大箐山縣、哈爾濱市松北區(qū)、廣西來(lái)賓市合山市、南通市海門(mén)區(qū)
廣西柳州市柳北區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、恩施州利川市、丹東市鳳城市、達(dá)州市宣漢縣
孝感市漢川市、成都市雙流區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、宜賓市珙縣、重慶市巫山縣、儋州市那大鎮(zhèn)、廣州市海珠區(qū)、臨沂市沂南縣
甘孜得榮縣、通化市東昌區(qū)、蘇州市相城區(qū)、上海市崇明區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、淄博市淄川區(qū)、宜昌市西陵區(qū)
直轄縣天門(mén)市、綿陽(yáng)市平武縣、文山麻栗坡縣、臨夏永靖縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、平頂山市寶豐縣、焦作市解放區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣萬(wàn)沖鎮(zhèn)、鐵嶺市鐵嶺縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、三明市建寧縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、萬(wàn)寧市北大鎮(zhèn)、宜昌市秭歸縣、三門(mén)峽市義馬市
德陽(yáng)市廣漢市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、信陽(yáng)市淮濱縣、宜賓市敘州區(qū)、撫州市宜黃縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、德陽(yáng)市中江縣、綏化市肇東市
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甘南舟曲縣、上海市寶山區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、岳陽(yáng)市湘陰縣、鄭州市鞏義市、隨州市隨縣
三明市尤溪縣、岳陽(yáng)市臨湘市、黔東南岑鞏縣、麗水市慶元縣、周口市西華縣、煙臺(tái)市龍口市、上海市崇明區(qū)、咸寧市咸安區(qū)、昆明市晉寧區(qū)
長(zhǎng)治市襄垣縣、濟(jì)寧市鄒城市、泰州市海陵區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、平頂山市葉縣、吉林市昌邑區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、貴陽(yáng)市修文縣
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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(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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