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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)
佛山市南海區(qū)、沈陽市遼中區(qū)、上饒市德興市、榆林市清澗縣、襄陽市宜城市、清遠(yuǎn)市佛岡縣、周口市淮陽區(qū)
東莞市企石鎮(zhèn)、海東市化隆回族自治縣、遂寧市船山區(qū)、海西蒙古族格爾木市、濰坊市寒亭區(qū)
齊齊哈爾市甘南縣、牡丹江市綏芬河市、常德市漢壽縣、河源市紫金縣、菏澤市單縣
果洛達(dá)日縣、菏澤市定陶區(qū)、漢中市南鄭區(qū)、孝感市大悟縣、海北海晏縣、黃岡市麻城市、平頂山市舞鋼市、無錫市江陰市、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、廈門市同安區(qū)
涼山喜德縣、濟(jì)南市長清區(qū)、駐馬店市遂平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、鄭州市新密市、牡丹江市愛民區(qū)
嘉興市平湖市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、商洛市商州區(qū)、十堰市竹溪縣、泉州市石獅市、麗江市古城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、漢中市漢臺區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
宜昌市遠(yuǎn)安縣、晉城市澤州縣、玉溪市峨山彝族自治縣、渭南市華陰市、廣西百色市隆林各族自治縣、湛江市霞山區(qū)
天津市濱海新區(qū)、甘孜得榮縣、呂梁市興縣、三明市永安市、臺州市天臺縣、長治市壺關(guān)縣
黃岡市英山縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、廣安市廣安區(qū)、淄博市周村區(qū)、雞西市密山市、咸陽市涇陽縣、咸陽市楊陵區(qū)、天津市西青區(qū)、三亞市海棠區(qū)、廣西桂林市資源縣
錦州市太和區(qū)、青島市市南區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、昆明市安寧市、阿壩藏族羌族自治州茂縣、果洛瑪沁縣
臺州市臨海市、武威市民勤縣、昆明市五華區(qū)、雞西市滴道區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、焦作市沁陽市、濟(jì)南市歷下區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、綏化市蘭西縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、三明市泰寧縣、貴陽市南明區(qū)、永州市新田縣、五指山市番陽、周口市西華縣
綏化市安達(dá)市、甘孜稻城縣、茂名市信宜市、臨沂市郯城縣、揭陽市揭東區(qū)
運(yùn)城市永濟(jì)市、徐州市豐縣、南充市營山縣、甘孜道孚縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、平?jīng)鍪星f浪縣、呂梁市臨縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、新鄉(xiāng)市封丘縣、蘭州市紅古區(qū)
萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、商丘市夏邑縣、上海市長寧區(qū)、沈陽市新民市、海東市平安區(qū)、煙臺市萊陽市、儋州市新州鎮(zhèn)、長沙市天心區(qū)
宜春市銅鼓縣、重慶市長壽區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、商洛市商州區(qū)、營口市大石橋市、中山市小欖鎮(zhèn)、三明市寧化縣
張掖市肅南裕固族自治縣、湛江市麻章區(qū)、開封市龍亭區(qū)、定安縣定城鎮(zhèn)、臨汾市曲沃縣、巴中市巴州區(qū)、紅河元陽縣
茂名市化州市、儋州市大成鎮(zhèn)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、萬寧市后安鎮(zhèn)、邵陽市邵東市、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、南陽市宛城區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、天津市河北區(qū)
宣城市郎溪縣、丹東市鳳城市、延安市延川縣、武漢市武昌區(qū)、紅河建水縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、九江市共青城市、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、商丘市夏邑縣、南充市閬中市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
重慶市城口縣、長春市南關(guān)區(qū)、銅陵市郊區(qū)、五指山市毛道、信陽市光山縣、樂山市峨邊彝族自治縣
綏化市安達(dá)市、寧夏石嘴山市平羅縣、鞍山市鐵東區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、遵義市赤水市、黔東南丹寨縣
伊春市友好區(qū)、北京市東城區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、南平市建甌市、贛州市會(huì)昌縣、廣安市武勝縣、十堰市房縣、平?jīng)鍪徐o寧縣
北京市昌平區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、咸陽市興平市、長春市農(nóng)安縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、牡丹江市東安區(qū)、延安市富縣、大慶市紅崗區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、銅仁市德江縣
撫州市黎川縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、洛陽市偃師區(qū)、常德市石門縣
長春市南關(guān)區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、達(dá)州市大竹縣、福州市倉山區(qū)、平頂山市汝州市
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紹興市柯橋區(qū)、漢中市佛坪縣、肇慶市封開縣、汕尾市陸豐市、沈陽市法庫縣
煙臺市牟平區(qū)、洛陽市洛龍區(qū)、鷹潭市貴溪市、儋州市新州鎮(zhèn)、齊齊哈爾市訥河市、上饒市鄱陽縣、寧德市福安市、寶雞市渭濱區(qū)
文昌市潭牛鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣、普洱市景東彝族自治縣、晉中市左權(quán)縣、哈爾濱市阿城區(qū)、茂名市電白區(qū)、阜新市彰武縣、廣元市旺蒼縣、蕪湖市南陵縣
德陽市旌陽區(qū)、果洛瑪多縣、廣西南寧市青秀區(qū)、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、安慶市望江縣、吉林市船營區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、鄭州市管城回族區(qū)
許昌市鄢陵縣、晉中市平遙縣、遵義市鳳岡縣、泉州市泉港區(qū)、吉林市樺甸市、咸陽市涇陽縣、深圳市坪山區(qū)、長春市寬城區(qū)
廣西貴港市港北區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、黔東南錦屏縣、貴陽市南明區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、岳陽市岳陽縣、紹興市新昌縣、廣西崇左市天等縣
深圳市羅湖區(qū)、菏澤市單縣、錦州市凌海市、贛州市信豐縣、青島市膠州市、懷化市辰溪縣、南昌市西湖區(qū)、溫州市甌海區(qū)
吉林市龍?zhí)秴^(qū)、通化市二道江區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)、南昌市南昌縣、廣西玉林市福綿區(qū)、黃石市西塞山區(qū)
甘孜瀘定縣、三明市尤溪縣、福州市羅源縣、臨汾市霍州市、佳木斯市樺南縣、襄陽市樊城區(qū)
渭南市華州區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、杭州市濱江區(qū)、湘西州保靖縣、益陽市安化縣、臨汾市吉縣、黔西南貞豐縣、三明市清流縣
漳州市漳浦縣、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、煙臺市龍口市、忻州市偏關(guān)縣、武漢市硚口區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、黑河市遜克縣
濟(jì)寧市任城區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、鄭州市金水區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、廣西桂林市資源縣
瓊海市嘉積鎮(zhèn)、九江市德安縣、宜賓市翠屏區(qū)、駐馬店市汝南縣、淄博市臨淄區(qū)、北京市東城區(qū)、天津市薊州區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、廣西柳州市柳北區(qū)
哈爾濱市香坊區(qū)、哈爾濱市賓縣、中山市大涌鎮(zhèn)、玉溪市峨山彝族自治縣、畢節(jié)市黔西市、南京市建鄴區(qū)、湛江市吳川市、沈陽市沈北新區(qū)、淮北市濉溪縣、麗江市古城區(qū)
臨滄市滄源佤族自治縣、淮南市田家庵區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、安康市寧陜縣、吉林市船營區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、濟(jì)寧市汶上縣、畢節(jié)市大方縣
涼山布拖縣、長沙市天心區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、長治市平順縣、阜新市彰武縣、衡陽市雁峰區(qū)、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、廣西桂林市陽朔縣、東方市天安鄉(xiāng)、十堰市鄖西縣
岳陽市平江縣、泰州市興化市、葫蘆島市連山區(qū)、晉中市榆社縣、渭南市華州區(qū)、銅川市王益區(qū)、永州市雙牌縣、延安市洛川縣、信陽市平橋區(qū)、慶陽市西峰區(qū)
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東莞市道滘鎮(zhèn)、溫州市平陽縣、黃山市歙縣、北京市石景山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
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澄邁縣加樂鎮(zhèn)、甘南卓尼縣、滁州市鳳陽縣、銅川市王益區(qū)、天津市東麗區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、海西蒙古族格爾木市、廣西百色市西林縣
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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?dòng)浾?| 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(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(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(huì)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(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單問題時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)或直覺快速作答，面對復(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(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(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(gè)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(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越美國Llama，成為全球第一開源模型。
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