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阿里發布最強開源模型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性能大幅提升同時成本出現下降

性能方面Qwen3采用混合專家(MoE)架構,總參數量235B,激活僅需22B。Qwen3預訓練數據量達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、工具調用、多語言能力等方面均大幅增強,即創下所有國產模型及全球開源模型的性能新高。其中在奧數水平的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,表現甚至超過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MoE模型實現了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突破,一半的參數量可實現同樣的高性能,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和大模型應用爆發提供了更好的支持。在評估模型Agent能力的BFCL評測中,Qwen3創下70.8的新高,超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型,將大幅降低Agent調用工具的門檻。

同時,Qwen3原生支持MCP協議,并具備工具調用(function calling)能力,結合封裝了工具調用模板和工具調用解析器的Qwen-Agent 框架,將大大降低編碼復雜性,實現高效的手機及電腦Agent操作等任務。

據界面新聞了解,Qwen3系列模型依舊采用寬松的Apache2.0協議開源,并首次支持119多種語言,全球開發者、研究機構和企業均可免費在魔搭社區、HuggingFace等平臺下載模型并商用,也可以通過阿里云百煉調用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,千問衍生模型數超10萬個,已超越美國Llama,成為全球第一開源模型。

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