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4月29日，阿里巴巴開源了備受期待的新一代通義千問模型Qwen3（簡(jiǎn)稱千問3），在GPQA、AIME24/25、LiveCodeBench等多個(gè)權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中全面超越R1、OpenAI-o1等全球頂尖模型，表現(xiàn)出極具競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果，登頂全球開源模型。

其中，在奧數(shù)水平的AIME25測(cè)評(píng)中，千問3獲得81.5分，刷新開源紀(jì)錄；在考察代碼能力的Live Code Bench測(cè)評(píng)中，千問3突破70分大關(guān)，表現(xiàn)超過Grok3；在評(píng)估模型人類偏好對(duì)齊的Arena Hard測(cè)評(píng)中，千問3以95.6分超越OpenAI-o1及DeepSeek-R1。

千問3采用混合專家架構(gòu)，總參數(shù)量為235B，激活參數(shù)量?jī)H需22B，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)。

千問3具有以下主要亮點(diǎn)：

一是“快思考”與“慢思考”結(jié)合。作為國(guó)內(nèi)首個(gè)“混合推理模型”，Qwen3將“快思考”與“慢思考”集成進(jìn)同一個(gè)模型，可以在思考模式（用于復(fù)雜的邏輯推理、數(shù)學(xué)和編碼等任務(wù)）與與非思考模式（用于聊天等簡(jiǎn)單實(shí)時(shí)交互）之間無縫切換，既可以對(duì)簡(jiǎn)單需求進(jìn)行“秒答”，也能夠?qū)?fù)雜問題進(jìn)行多步驟“深度思考”，從而大幅節(jié)省算力消耗。

二是提供8種參數(shù)大小的模型。千問3提供了8款不同尺寸的豐富的模型版本，包含2款30B、235B的混合專家模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款稠密模型，每款模型均斬獲同尺寸開源模型SOTA（最佳性能）。這為本地測(cè)試與科研、手機(jī)端側(cè)應(yīng)用、電腦或汽車端、企業(yè)落地、云端高效部署等不同場(chǎng)景與任務(wù)提供了能夠滿足要求的尺寸模型，最大程度平衡性能與成本。

二是推理能力顯著提升。千問3在數(shù)學(xué)、代碼生成和常識(shí)邏輯推理方面超越QwQ（在思考模式下）和Qwen2.5 instruct models（在非思考模式下）。其中，Qwen3-235B-A22B表現(xiàn)尤為突出，刷新了開源模型的智能水平新高，顯存占用僅為性能相近模型的三分之一。無論是數(shù)學(xué)推理、代碼生成還是綜合邏輯分析，Qwen3均展現(xiàn)出卓越能力，穩(wěn)居全球開源模型前列。

四是支持MCP協(xié)議，具備強(qiáng)大的工具調(diào)用能力。在評(píng)估模型智能體能力的BFCL評(píng)測(cè)中，千問3拿下70.8的新高，超越谷歌Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型，大幅降低智能體調(diào)用工具的門檻。千問3還支持MCP（模型上下文協(xié)議），并具備強(qiáng)大的工具調(diào)用能力，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的手機(jī)及電腦智能體操作等任務(wù)。

五是部署成本大幅下降。在性能大幅提升的同時(shí)，千問3的部署成本大大降低。滿血版671B參數(shù)量的DeepSeek-R1需要8張H20（價(jià)格大約100萬元）進(jìn)行部署，適合低并發(fā)場(chǎng)景；一般推薦使用16張H20部署，總價(jià)約200萬元。而千問3的旗艦?zāi)Ｐ蛢H需3張H20（大約36萬元）即可部署，推薦使用4張H20部署，總價(jià)約50萬。因此，從部署成本角度看，千問3旗艦?zāi)Ｐ褪菨M血版R1的25%—35%，部署成本大降75%—65%。

據(jù)了解，千問3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(yǔ)言。目前，千問3已上線魔塔社區(qū)、HuggingFace、Github等平臺(tái)，全球開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)均可免費(fèi)下載模型并商用。此外，個(gè)人用戶可通過通義APP直接體驗(yàn)千問3，同時(shí)夸克也即將全線接入千問3。

當(dāng)下，AI產(chǎn)業(yè)已將關(guān)注點(diǎn)從模型訓(xùn)練轉(zhuǎn)向以智能體為核心的AI應(yīng)用，性能更強(qiáng)、成本更優(yōu)的模型將有越來越大的應(yīng)用價(jià)值。通義千問團(tuán)隊(duì)表示：“千問3的發(fā)布和開源將極大地推動(dòng)大型基礎(chǔ)模型的研究與開發(fā)。我們的目標(biāo)是為全球的研究人員、開發(fā)者和組織賦能，幫助他們利用這些前沿模型構(gòu)建創(chuàng)新解決方案?！?/p>

此次開源的千問3型以更小的參數(shù)規(guī)模實(shí)現(xiàn)了更高的智能水平，為開發(fā)者提供了更加多樣的模型尺寸及思考模式選擇，有助于開發(fā)者更好地平衡及控制預(yù)算成本。

通義千問團(tuán)隊(duì)的技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸在其個(gè)人社交平臺(tái)上表示，花了一些時(shí)間來找方法解決一些并不花哨的問題，比如如何通過穩(wěn)定的訓(xùn)練來擴(kuò)展強(qiáng)化學(xué)習(xí)、如何平衡來自不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)、如何增強(qiáng)對(duì)更多語(yǔ)言的支持等。他還表示，團(tuán)隊(duì)正邁向下一個(gè)階段，即訓(xùn)練智能體來擴(kuò)展長(zhǎng)程推理，同時(shí)更多地關(guān)注現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)。

據(jù)悉，作為與DeepSeek并成為“開源雙子星”的另外一星，阿里通義已開源200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，千問衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越Meta的Llama，成為全球第一開源模型。通過持續(xù)的模型迭代及開源開放，阿里在推動(dòng)AI技術(shù)普及的同時(shí)，也增強(qiáng)了中國(guó)在全球開源AI生態(tài)中的影響力。

校對(duì)：楊立林