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茂名市化州市、儋州市大成鎮(zhèn)、萬(wàn)寧市大茂鎮(zhèn)、萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、邵陽(yáng)市邵東市、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、南陽(yáng)市宛城區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、天津市河北區(qū)
呂梁市孝義市、大理鶴慶縣、東方市大田鎮(zhèn)、定安縣新竹鎮(zhèn)、陽(yáng)泉市平定縣
西安市藍(lán)田縣、陽(yáng)江市陽(yáng)西縣、重慶市江北區(qū)、阜新市太平區(qū)、涼山德昌縣、四平市梨樹(shù)縣
韶關(guān)市南雄市、駐馬店市驛城區(qū)、晉中市祁縣、益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、酒泉市瓜州縣
德陽(yáng)市旌陽(yáng)區(qū)、佳木斯市同江市、邵陽(yáng)市邵東市、臨汾市永和縣、甘南瑪曲縣
青島市市北區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、大連市沙河口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、滁州市天長(zhǎng)市、連云港市灌云縣、黔西南普安縣、牡丹江市綏芬河市、上海市閔行區(qū)
成都市雙流區(qū)、深圳市龍華區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、呂梁市離石區(qū)、哈爾濱市依蘭縣
駐馬店市遂平縣、西雙版納勐臘縣、西安市高陵區(qū)、北京市西城區(qū)、周口市鄲城縣、?？谑旋埲A區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、雞西市城子河區(qū)
文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、徐州市鼓樓區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西來(lái)賓市象州縣、牡丹江市陽(yáng)明區(qū)、濱州市鄒平市、湘潭市雨湖區(qū)、瀘州市古藺縣、重慶市黔江區(qū)
贛州市瑞金市、紹興市柯橋區(qū)、天津市東麗區(qū)、焦作市博愛(ài)縣、阜新市海州區(qū)、商丘市睢陽(yáng)區(qū)、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、臨沂市蘭陵縣、松原市長(zhǎng)嶺縣
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、眉山市彭山區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、福州市永泰縣
黃南同仁市、衡陽(yáng)市祁東縣、鄭州市登封市、迪慶香格里拉市、綏化市青岡縣、長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)
延邊和龍市、聊城市高唐縣、甘孜九龍縣、龍巖市連城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、畢節(jié)市金沙縣、福州市馬尾區(qū)、廣州市南沙區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)
黔西南興仁市、岳陽(yáng)市汨羅市、襄陽(yáng)市保康縣、臨沂市羅莊區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、定西市渭源縣、玉溪市易門(mén)縣、三亞市吉陽(yáng)區(qū)、哈爾濱市五常市、儋州市光村鎮(zhèn)
天水市張家川回族自治縣、運(yùn)城市河津市、濰坊市高密市、涼山昭覺(jué)縣、荊門(mén)市京山市、大同市云州區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、昭通市永善縣、平頂山市新華區(qū)
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)
寧德市福安市、定安縣定城鎮(zhèn)、畢節(jié)市納雍縣、丹東市寬甸滿(mǎn)族自治縣、咸陽(yáng)市旬邑縣
上海市黃浦區(qū)、龍巖市永定區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、上海市虹口區(qū)、聊城市東阿縣、中山市小欖鎮(zhèn)、連云港市東海縣
鶴壁市?？h、寧夏銀川市永寧縣、天水市甘谷縣、濟(jì)南市平陰縣、揭陽(yáng)市惠來(lái)縣
鄭州市新鄭市、咸陽(yáng)市楊陵區(qū)、南平市松溪縣、長(zhǎng)春市德惠市、寧夏固原市涇源縣、葫蘆島市綏中縣、商丘市永城市、濟(jì)南市歷下區(qū)、寧波市寧?？h、咸陽(yáng)市禮泉縣
涼山冕寧縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、東莞市虎門(mén)鎮(zhèn)、直轄縣潛江市、定西市通渭縣
德州市武城縣、呂梁市興縣、呂梁市離石區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、渭南市合陽(yáng)縣、佳木斯市郊區(qū)、懷化市沅陵縣、韶關(guān)市仁化縣、佛山市禪城區(qū)
寶雞市扶風(fēng)縣、甘孜巴塘縣、濟(jì)寧市汶上縣、廣元市利州區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、天水市秦州區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、大慶市林甸縣、德州市陵城區(qū)、北京市大興區(qū)
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
合肥市蜀山區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、紅河建水縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、南陽(yáng)市鄧州市
撫順市清原滿(mǎn)族自治縣、果洛班瑪縣、廣元市朝天區(qū)、洛陽(yáng)市宜陽(yáng)縣、寧德市古田縣、榆林市神木市
澄邁縣加樂(lè)鎮(zhèn)、甘南卓尼縣、滁州市鳳陽(yáng)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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廣元市青川縣、銅仁市德江縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、甘孜九龍縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)
駐馬店市驛城區(qū)、江門(mén)市江海區(qū)、慶陽(yáng)市寧縣、贛州市龍南市、忻州市代縣、甘孜瀘定縣
漢中市留壩縣、上海市閔行區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、金華市金東區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、陽(yáng)泉市平定縣、聊城市高唐縣、滁州市南譙區(qū)
大連市金州區(qū)、周口市扶溝縣、本溪市桓仁滿(mǎn)族自治縣、南陽(yáng)市新野縣、淄博市桓臺(tái)縣、深圳市羅湖區(qū)、安慶市潛山市、朝陽(yáng)市北票市、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)
遵義市湄潭縣、北京市石景山區(qū)、綿陽(yáng)市鹽亭縣、焦作市溫縣、臨汾市侯馬市、天津市寶坻區(qū)、焦作市中站區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、文山文山市
文昌市潭牛鎮(zhèn)、晉中市靈石縣、海北海晏縣、雞西市密山市、黃石市黃石港區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、廣元市朝天區(qū)、長(zhǎng)治市壺關(guān)縣、南充市儀隴縣、鐵嶺市銀州區(qū)
邵陽(yáng)市新邵縣、黃山市黟縣、萬(wàn)寧市和樂(lè)鎮(zhèn)、迪慶香格里拉市、長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
涼山甘洛縣、保山市隆陽(yáng)區(qū)、中山市五桂山街道、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、鹽城市濱?？h
中山市港口鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、周口市鹿邑縣、臺(tái)州市溫嶺市、張掖市肅南裕固族自治縣、重慶市巫山縣、宿遷市泗陽(yáng)縣、儋州市大成鎮(zhèn)、黑河市遜克縣
北京市門(mén)頭溝區(qū)、河源市龍川縣、六安市裕安區(qū)、溫州市樂(lè)清市、洛陽(yáng)市孟津區(qū)、周口市川匯區(qū)、阜陽(yáng)市界首市、昭通市彝良縣
撫州市樂(lè)安縣、溫州市甌海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、永州市藍(lán)山縣、萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、潮州市潮安區(qū)
寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、牡丹江市林口縣、濮陽(yáng)市華龍區(qū)、黔西南安龍縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、廣西梧州市蒼梧縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、十堰市竹山縣、廣西百色市靖西市
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、張家界市桑植縣、樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、德州市平原縣
齊齊哈爾市克東縣、十堰市房縣、渭南市蒲城縣、臨汾市曲沃縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣
南通市海安市、忻州市岢嵐縣、廣西河池市宜州區(qū)、焦作市修武縣、臺(tái)州市黃巖區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、六盤(pán)水市盤(pán)州市
長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、宜賓市高縣、六安市舒城縣
太原市清徐縣、雞西市雞東縣、懷化市會(huì)同縣、晉城市澤州縣、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、萬(wàn)寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、濟(jì)南市平陰縣
長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、黃石市黃石港區(qū)、忻州市五臺(tái)縣、中山市港口鎮(zhèn)、平頂山市汝州市、長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)、溫州市平陽(yáng)縣
福州市閩侯縣、慶陽(yáng)市慶城縣、淮北市相山區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、聊城市東阿縣、甘孜色達(dá)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(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(zhuān)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(mǎn)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(hù)可立即通過(guò)通義APP直接體驗(yàn)Qwen3，夸克也即將全線(xiàn)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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