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廣安市武勝縣、渭南市白水縣、松原市乾安縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、長沙市芙蓉區(qū)、常州市新北區(qū)、朔州市平魯區(qū)
榆林市清澗縣、漯河市源匯區(qū)、三亞市吉陽區(qū)、保山市隆陽區(qū)、宣城市寧國市、武威市涼州區(qū)、寧夏固原市彭陽縣
甘孜康定市、甘孜瀘定縣、漯河市郾城區(qū)、南通市啟東市、孝感市孝昌縣
汕頭市龍湖區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、東莞市企石鎮(zhèn)、銅陵市義安區(qū)、漯河市臨潁縣、東營市利津縣、紹興市嵊州市
漢中市寧強縣、西雙版納勐臘縣、九江市潯陽區(qū)、阜新市清河門區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、滁州市南譙區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、佳木斯市同江市
德州市禹城市、云浮市郁南縣、大理彌渡縣、成都市青羊區(qū)、商丘市虞城縣、雞西市滴道區(qū)、朔州市朔城區(qū)、德州市齊河縣、大連市普蘭店區(qū)、聊城市冠縣
淮安市清江浦區(qū)、常德市鼎城區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、通化市集安市、北京市海淀區(qū)、玉樹囊謙縣、許昌市禹州市、徐州市泉山區(qū)、菏澤市鄆城縣
太原市尖草坪區(qū)、三明市明溪縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市向陽區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、定西市通渭縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、佛山市順德區(qū)、普洱市景東彝族自治縣
太原市陽曲縣、湘西州鳳凰縣、北京市延慶區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、清遠市佛岡縣、宣城市績溪縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、廣西玉林市陸川縣
吉安市萬安縣、常德市石門縣、駐馬店市遂平縣、蘭州市安寧區(qū)、昭通市綏江縣、宣城市宣州區(qū)、忻州市岢嵐縣
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
運城市鹽湖區(qū)、重慶市豐都縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、十堰市張灣區(qū)、泰州市高港區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
儋州市海頭鎮(zhèn)、東方市八所鎮(zhèn)、岳陽市君山區(qū)、五指山市水滿、北京市豐臺區(qū)、南昌市東湖區(qū)
威海市環(huán)翠區(qū)、東莞市東城街道、湘潭市雨湖區(qū)、濟寧市兗州區(qū)、合肥市廬江縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、廣西桂林市陽朔縣、臨沂市沂南縣、江門市江海區(qū)、紹興市上虞區(qū)
臨滄市臨翔區(qū)、沈陽市和平區(qū)、泰安市寧陽縣、臨汾市翼城縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、濰坊市昌邑市、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、上海市黃浦區(qū)
廣西百色市田陽區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、黔東南雷山縣、涼山鹽源縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)
漢中市佛坪縣、臨沂市平邑縣、濮陽市華龍區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、臨汾市曲沃縣、重慶市開州區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、天津市東麗區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、文山馬關(guān)縣、甘孜稻城縣、湘西州古丈縣
重慶市銅梁區(qū)、遼源市東豐縣、郴州市安仁縣、丹東市元寶區(qū)、南充市高坪區(qū)、泉州市洛江區(qū)
安慶市大觀區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、金昌市金川區(qū)、廣元市昭化區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、十堰市房縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、廣西貴港市港北區(qū)
瀘州市敘永縣、宜賓市長寧縣、畢節(jié)市赫章縣、無錫市梁溪區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、濟寧市任城區(qū)、徐州市新沂市、東營市墾利區(qū)、慶陽市西峰區(qū)
杭州市富陽區(qū)、寶雞市千陽縣、廣州市從化區(qū)、池州市青陽縣、朝陽市凌源市、昭通市鹽津縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、鶴壁市鶴山區(qū)、商洛市洛南縣、紅河瀘西縣
懷化市麻陽苗族自治縣、黔西南普安縣、金華市義烏市、安康市嵐皋縣、天津市薊州區(qū)、盤錦市盤山縣
廣州市南沙區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、贛州市全南縣、清遠市陽山縣、上饒市萬年縣、恩施州來鳳縣
宜春市萬載縣、湘潭市雨湖區(qū)、咸陽市禮泉縣、曲靖市會澤縣、撫州市廣昌縣、寧波市鄞州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、臨夏永靖縣、天水市秦州區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)
大同市左云縣、黃岡市羅田縣、荊州市江陵縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、汕頭市濠江區(qū)、湘西州花垣縣
遵義市桐梓縣、東方市天安鄉(xiāng)、臺州市路橋區(qū)、聊城市冠縣、廣西南寧市江南區(qū)、玉溪市易門縣、煙臺市萊山區(qū)、忻州市靜樂縣、甘孜白玉縣、商丘市睢陽區(qū)
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青島市膠州市、渭南市大荔縣、潮州市湘橋區(qū)、重慶市黔江區(qū)、湘西州龍山縣、永州市新田縣、重慶市萬州區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、西安市灞橋區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗
中山市五桂山街道、雞西市虎林市、黔南惠水縣、合肥市蜀山區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、五指山市通什、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、儋州市那大鎮(zhèn)
東營市東營區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、眉山市仁壽縣、臨滄市臨翔區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、運城市河津市、東莞市莞城街道、煙臺市海陽市、延安市黃龍縣
天津市濱海新區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、西寧市城西區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、廣西北海市銀海區(qū)、聊城市茌平區(qū)、荊門市沙洋縣
延安市志丹縣、北京市海淀區(qū)、洛陽市西工區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、張掖市民樂縣、莆田市涵江區(qū)
定安縣翰林鎮(zhèn)、焦作市解放區(qū)、延安市富縣、廣安市華鎣市、駐馬店市正陽縣、朝陽市朝陽縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、汕頭市濠江區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、大慶市大同區(qū)
鶴崗市南山區(qū)、開封市禹王臺區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、萬寧市北大鎮(zhèn)、沈陽市和平區(qū)、廣西百色市西林縣、無錫市新吳區(qū)、十堰市房縣
大慶市龍鳳區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、郴州市臨武縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、嘉興市平湖市
德陽市中江縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、大連市沙河口區(qū)、長治市平順縣、湖州市南潯區(qū)
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隴南市武都區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、荊州市監(jiān)利市、周口市項城市、榆林市府谷縣、南京市溧水區(qū)、果洛達日縣、運城市芮城縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、肇慶市德慶縣
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天水市麥積區(qū)、荊州市江陵縣、湘潭市湘潭縣、撫順市清原滿族自治縣、菏澤市曹縣、永州市江華瑤族自治縣、松原市扶余市、重慶市巫溪縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、大同市廣靈縣
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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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