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清遠(yuǎn)市連州市、襄陽市襄州區(qū)、贛州市寧都縣、臺州市溫嶺市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、汕頭市金平區(qū)、濟寧市泗水縣、揭陽市普寧市、馬鞍山市花山區(qū)、岳陽市臨湘市
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、安康市紫陽縣、呂梁市中陽縣、泰州市興化市、黔東南施秉縣、撫州市南城縣、深圳市寶安區(qū)、江門市臺山市
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、昭通市大關(guān)縣、遂寧市蓬溪縣、福州市倉山區(qū)、黔西南貞豐縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、深圳市福田區(qū)、太原市尖草坪區(qū)
呂梁市臨縣、黔東南從江縣、鄭州市登封市、長沙市寧鄉(xiāng)市、文昌市東路鎮(zhèn)、重慶市云陽縣、遼陽市燈塔市
安陽市湯陰縣、晉城市沁水縣、廣西欽州市浦北縣、資陽市雁江區(qū)、杭州市桐廬縣、蕪湖市鏡湖區(qū)
成都市蒲江縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、泉州市洛江區(qū)、宜春市袁州區(qū)、南京市六合區(qū)、威海市文登區(qū)、呂梁市方山縣、郴州市安仁縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
攀枝花市米易縣、濰坊市諸城市、安順市平壩區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、昆明市東川區(qū)、黑河市孫吳縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
大理賓川縣、牡丹江市綏芬河市、廣西玉林市北流市、銅陵市義安區(qū)、無錫市惠山區(qū)
重慶市巫山縣、德州市夏津縣、岳陽市汨羅市、哈爾濱市阿城區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)
甘南夏河縣、韶關(guān)市樂昌市、洛陽市西工區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、延安市志丹縣、黃石市西塞山區(qū)、自貢市榮縣、樂山市井研縣、馬鞍山市含山縣
黃山市黟縣、南充市閬中市、玉樹治多縣、南京市高淳區(qū)、延邊琿春市、樂山市井研縣
六安市金安區(qū)、廣西防城港市上思縣、長治市上黨區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、宜春市銅鼓縣、通化市通化縣、貴陽市花溪區(qū)
惠州市惠城區(qū)、青島市市北區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、遂寧市蓬溪縣、東營市東營區(qū)、岳陽市平江縣、寧波市鄞州區(qū)
遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、贛州市上猶縣、運城市新絳縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
滁州市明光市、鄭州市登封市、重慶市豐都縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、廣西來賓市象州縣、雙鴨山市寶山區(qū)
成都市青白江區(qū)、贛州市全南縣、邵陽市洞口縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、南京市秦淮區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣、鶴崗市向陽區(qū)、丹東市鳳城市
德州市齊河縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、運城市夏縣、九江市德安縣、錦州市太和區(qū)、合肥市肥東縣、駐馬店市遂平縣、瀘州市納溪區(qū)
廣西賀州市平桂區(qū)、南平市延平區(qū)、廣西梧州市藤縣、宜昌市枝江市、伊春市湯旺縣、雞西市雞東縣、白城市鎮(zhèn)賚縣
宜昌市長陽土家族自治縣、海北祁連縣、白山市長白朝鮮族自治縣、合肥市肥西縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
新鄉(xiāng)市獲嘉縣、德州市寧津縣、恩施州巴東縣、蕪湖市南陵縣、湖州市吳興區(qū)、武威市民勤縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、玉溪市易門縣
宣城市宣州區(qū)、郴州市宜章縣、長治市平順縣、上海市徐匯區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)、武威市民勤縣、肇慶市封開縣
朔州市平魯區(qū)、成都市錦江區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、成都市青羊區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、肇慶市端州區(qū)、婁底市新化縣、呂梁市孝義市、隨州市曾都區(qū)
咸寧市通城縣、廣西來賓市合山市、洛陽市澗西區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、樂山市沙灣區(qū)、楚雄南華縣
湘西州瀘溪縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、哈爾濱市雙城區(qū)、錦州市凌海市、延邊汪清縣、開封市順河回族區(qū)
遵義市湄潭縣、廣州市白云區(qū)、安康市石泉縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、榆林市佳縣、臨沂市平邑縣
韶關(guān)市新豐縣、溫州市龍灣區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、甘孜得榮縣、畢節(jié)市金沙縣、紹興市嵊州市
常德市石門縣、孝感市云夢縣、運城市夏縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、白城市通榆縣、黃山市歙縣
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吉林市磐石市、株洲市石峰區(qū)、咸陽市永壽縣、廣西南寧市上林縣、北京市海淀區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、甘南卓尼縣、寶雞市鳳縣
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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(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(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(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達36T ，并在后訓(xùn)練階段多輪強化學(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，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(fù)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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