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宿州市泗縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)、太原市陽(yáng)曲縣、紅河紅河縣、保山市施甸縣
佳木斯市富錦市、東莞市黃江鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、郴州市資興市、吉安市安?？h、運(yùn)城市平陸縣、天水市麥積區(qū)、臨沂市蘭陵縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)
益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、甘孜得榮縣、肇慶市高要區(qū)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、七臺(tái)河市桃山區(qū)、重慶市大渡口區(qū)、德州市慶云縣
揭陽(yáng)市普寧市、溫州市文成縣、汕頭市南澳縣、本溪市南芬區(qū)、臨沂市河?xùn)|區(qū)
洛陽(yáng)市新安縣、六安市霍山縣、汕尾市海豐縣、晉中市榆社縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、成都市青白江區(qū)
梅州市興寧市、樂(lè)東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、寧夏銀川市靈武市、東營(yíng)市利津縣、宜昌市五峰土家族自治縣、銅仁市碧江區(qū)、沈陽(yáng)市大東區(qū)、佳木斯市樺南縣、東莞市南城街道、上海市徐匯區(qū)
長(zhǎng)治市潞州區(qū)、天津市紅橋區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、遂寧市船山區(qū)、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、潮州市湘橋區(qū)
東莞市麻涌鎮(zhèn)、臺(tái)州市臨海市、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、綿陽(yáng)市鹽亭縣、鐵嶺市清河區(qū)、泉州市安溪縣
鶴壁市淇縣、洛陽(yáng)市老城區(qū)、阜新市細(xì)河區(qū)、宜春市靖安縣、宜賓市筠連縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、廣西北海市銀海區(qū)、紅河建水縣、麗水市遂昌縣
鄭州市中牟縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、鶴崗市蘿北縣、太原市晉源區(qū)、萬(wàn)寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)
陽(yáng)泉市郊區(qū)、海東市化隆回族自治縣、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣、榆林市清澗縣、寧波市慈溪市
潮州市潮安區(qū)、達(dá)州市萬(wàn)源市、天津市北辰區(qū)、涼山雷波縣、武威市天祝藏族自治縣、邵陽(yáng)市北塔區(qū)
南京市鼓樓區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、肇慶市廣寧縣、渭南市韓城市、呂梁市柳林縣、汕頭市潮陽(yáng)區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、聊城市東昌府區(qū)、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、大理彌渡縣
綿陽(yáng)市三臺(tái)縣、黔東南黃平縣、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、大同市平城區(qū)、青島市城陽(yáng)區(qū)、黃岡市羅田縣、榆林市定邊縣、甘孜甘孜縣、河源市源城區(qū)
達(dá)州市開(kāi)江縣、齊齊哈爾市拜泉縣、南充市閬中市、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、紅河元陽(yáng)縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、廣西玉林市容縣、七臺(tái)河市勃利縣
大同市渾源縣、六盤(pán)水市水城區(qū)、金華市金東區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣、攀枝花市西區(qū)、黃山市黃山區(qū)、漳州市華安縣、吉安市新干縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、中山市南朗鎮(zhèn)
寧德市福安市、九江市湖口縣、新鄉(xiāng)市延津縣、衢州市柯城區(qū)、天津市薊州區(qū)
廣西玉林市福綿區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、哈爾濱市南崗區(qū)、湛江市遂溪縣、廣西桂林市雁山區(qū)、撫州市臨川區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)春市、淮安市漣水縣
天津市武清區(qū)、成都市新津區(qū)、錦州市黑山縣、漳州市華安縣、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)
張掖市民樂(lè)縣、湛江市坡頭區(qū)、鄭州市中牟縣、韶關(guān)市南雄市、信陽(yáng)市光山縣、淮南市謝家集區(qū)、焦作市解放區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、伊春市鐵力市、廣西桂林市荔浦市
廣西百色市樂(lè)業(yè)縣、紅河石屏縣、肇慶市端州區(qū)、聊城市東阿縣、營(yíng)口市站前區(qū)、眉山市東坡區(qū)、湛江市遂溪縣、自貢市榮縣
鞍山市千山區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣、襄陽(yáng)市老河口市、吉林市昌邑區(qū)、涼山冕寧縣、婁底市新化縣、長(zhǎng)治市黎城縣、海口市瓊山區(qū)
杭州市拱墅區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、廣西桂林市全州縣、日照市東港區(qū)、海西蒙古族茫崖市、酒泉市金塔縣
徐州市賈汪區(qū)、武漢市江岸區(qū)、五指山市水滿、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、海北剛察縣、果洛甘德縣、鹽城市濱?？h
海南貴南縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、贛州市會(huì)昌縣、鄂州市華容區(qū)、西安市雁塔區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)
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汕頭市濠江區(qū)、甘孜雅江縣、中山市中山港街道、麗江市寧蒗彝族自治縣、重慶市墊江縣
濰坊市安丘市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、雙鴨山市饒河縣、寶雞市金臺(tái)區(qū)、哈爾濱市方正縣、北京市門(mén)頭溝區(qū)、晉中市介休市、廣西崇左市大新縣、常德市澧縣
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東莞市寮步鎮(zhèn)、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、廣西南寧市上林縣、定安縣富文鎮(zhèn)、鶴崗市綏濱縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、茂名市茂南區(qū)
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紅河瀘西縣、中山市東區(qū)街道、上海市普陀區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、宜昌市夷陵區(qū)、南平市順昌縣、大慶市讓胡路區(qū)、長(zhǎng)春市寬城區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、廣西柳州市柳江區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、莆田市涵江區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、齊齊哈爾市拜泉縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、東莞市厚街鎮(zhèn)
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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)人用戶可立即通過(guò)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(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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