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泉州市永春縣、銅仁市萬山區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、宿州市靈璧縣、阜陽市潁東區(qū)、邵陽市隆回縣、常州市武進(jìn)區(qū)
延安市富縣、海北海晏縣、遼陽市宏偉區(qū)、棗莊市市中區(qū)、梅州市興寧市、呂梁市臨縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、大連市西崗區(qū)、許昌市襄城縣、白城市通榆縣
洛陽市西工區(qū)、南平市光澤縣、鹽城市射陽縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、甘孜石渠縣、寧夏銀川市賀蘭縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗
昆明市晉寧區(qū)、撫州市南城縣、鞍山市千山區(qū)、延安市富縣、泰安市新泰市、信陽市新縣
吉安市吉安縣、商洛市丹鳳縣、淮南市田家庵區(qū)、十堰市竹山縣、中山市五桂山街道
營口市站前區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、酒泉市瓜州縣、甘孜道孚縣、南京市雨花臺區(qū)、丹東市振興區(qū)、廣州市花都區(qū)、鹽城市濱?？h
雞西市雞東縣、中山市東升鎮(zhèn)、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、東營市墾利區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、周口市鹿邑縣
佳木斯市前進(jìn)區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、大理云龍縣、齊齊哈爾市建華區(qū)
南昌市青山湖區(qū)、江門市開平市、儋州市東成鎮(zhèn)、北京市順義區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、東莞市常平鎮(zhèn)、大理漾濞彝族自治縣、洛陽市老城區(qū)、綿陽市安州區(qū)
廣西百色市田林縣、張家界市武陵源區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、貴陽市白云區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、白銀市靖遠(yuǎn)縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市永和縣
黃石市陽新縣、三亞市崖州區(qū)、連云港市灌云縣、駐馬店市確山縣、吉安市永豐縣、昆明市晉寧區(qū)、安慶市望江縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、惠州市惠城區(qū)
蘇州市昆山市、甘南碌曲縣、邵陽市武岡市、東莞市黃江鎮(zhèn)、重慶市秀山縣、牡丹江市穆棱市、伊春市烏翠區(qū)
黃岡市浠水縣、徐州市鼓樓區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、大同市平城區(qū)、云浮市羅定市、衡陽市常寧市、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、九江市德安縣
商丘市睢陽區(qū)、臨汾市永和縣、重慶市南岸區(qū)、岳陽市華容縣、青島市市南區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、襄陽市老河口市、上海市嘉定區(qū)
揚(yáng)州市邗江區(qū)、溫州市永嘉縣、泰安市岱岳區(qū)、常德市武陵區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、重慶市綦江區(qū)、鹽城市響水縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、中山市南頭鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)
廣西河池市宜州區(qū)、永州市新田縣、朔州市右玉縣、忻州市靜樂縣、五指山市毛陽、吉安市廬陵新區(qū)、東營市墾利區(qū)、淄博市周村區(qū)
邵陽市武岡市、新余市分宜縣、大慶市龍鳳區(qū)、臺州市三門縣、濱州市鄒平市、福州市晉安區(qū)、郴州市臨武縣、德州市平原縣、重慶市長壽區(qū)
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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