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煙臺市萊州市、泰安市新泰市、成都市大邑縣、葫蘆島市南票區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、南通市如東縣
濰坊市濰城區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、湘西州永順縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、銅川市王益區(qū)
忻州市寧武縣、重慶市永川區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、齊齊哈爾市泰來縣、深圳市光明區(qū)、太原市陽曲縣、牡丹江市綏芬河市
寶雞市隴縣、晉中市昔陽縣、綿陽市三臺縣、揭陽市普寧市、廣西欽州市靈山縣、九江市廬山市
廣西北海市鐵山港區(qū)、漳州市東山縣、濱州市陽信縣、忻州市代縣、九江市瑞昌市、重慶市巫山縣、大理漾濞彝族自治縣、雅安市漢源縣、淮安市盱眙縣
三亞市吉陽區(qū)、酒泉市瓜州縣、宜賓市珙縣、蘇州市姑蘇區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、定西市通渭縣
瀘州市納溪區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、甘孜理塘縣、上海市松江區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、廣西百色市靖西市
酒泉市玉門市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、呂梁市臨縣、永州市雙牌縣、十堰市竹山縣、莆田市荔城區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、周口市川匯區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、長春市綠園區(qū)
南通市崇川區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、九江市武寧縣、永州市藍山縣、廣州市南沙區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、雅安市滎經(jīng)縣、濰坊市高密市、廣西百色市平果市、涼山喜德縣、廣安市鄰水縣、北京市房山區(qū)、長治市平順縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
廣西北海市鐵山港區(qū)、大理劍川縣、開封市蘭考縣、廣州市海珠區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、大慶市大同區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、酒泉市金塔縣
邵陽市新邵縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、黔東南黃平縣、黑河市嫩江市、荊州市洪湖市、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、婁底市漣源市
黔東南臺江縣、吉林市磐石市、漯河市臨潁縣、長春市榆樹市、保亭黎族苗族自治縣什玲、涼山甘洛縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、遼源市東遼縣、臨沂市費縣、東方市八所鎮(zhèn)
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、昭通市鹽津縣、廣安市前鋒區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)、伊春市嘉蔭縣、襄陽市宜城市、黑河市五大連池市、恩施州宣恩縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、深圳市寶安區(qū)
直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、伊春市伊美區(qū)、慶陽市環(huán)縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、武漢市武昌區(qū)
營口市蓋州市、遵義市匯川區(qū)、連云港市東?？h、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、中山市西區(qū)街道、玉溪市易門縣
濟南市章丘區(qū)、長治市沁縣、大同市云岡區(qū)、定西市隴西縣、岳陽市汨羅市、涼山昭覺縣、常德市津市市、吉安市永新縣
長春市德惠市、甘孜丹巴縣、十堰市張灣區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、中山市西區(qū)街道、周口市淮陽區(qū)、漳州市薌城區(qū)
直轄縣仙桃市、巴中市恩陽區(qū)、白山市江源區(qū)、宣城市郎溪縣、連云港市東?？h、鹽城市射陽縣、泰州市海陵區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣
內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、衡陽市衡南縣、瀘州市敘永縣、咸陽市涇陽縣、婁底市婁星區(qū)
漢中市南鄭區(qū)、武漢市蔡甸區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、黃岡市蘄春縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、運城市河津市、楚雄南華縣、三明市三元區(qū)
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湛江市徐聞縣、定西市渭源縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、濱州市沾化區(qū)、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、涼山德昌縣、開封市禹王臺區(qū)、牡丹江市海林市
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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。
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。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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