阿里开源千问3模型 成本仅需DeepSeek-R1三分之一

阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问衍生模型数超10万个。 4月29日凌晨，阿里巴巴开源新一代通义千问模型Qwen3（简称千问3），参数量仅为DeepSeek-R1的1/3，成本大幅下降，性能 全面超越R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型。 千问3是国内首个"混合推理模型"，"快思考"与"慢思考"集成进同一个模型，对简单需求可低算力"秒回"答案，对复杂问题可多 步骤"深度思考"，大大节省算力消耗。 据了解，千问3采用混合专家（MoE）架构，总参数量235B，激活仅需22B。千问3预训练数据量达36T ，并在后训练阶段多轮 强化学习，将非思考模式无缝整合到思考模型中。 同时，所有千问3模型都是混合推理模型，API可按需设置"思考预算"（即预期最大深度思考的tokens数量），进行不同程度的思 考，灵活满足AI应用和不同场景对性能和成本的多样需求。 比如，4B模型是手机端的绝佳尺寸；8B可在电脑和汽车端侧丝滑部署应用；32B最受企业大规模部署欢迎，有条件的开发者也 可轻松上手。 千问3为即将到来的智能体Agent和大模型应用爆发提供了更好的支持。 在评估模型Agent能力的BFCL评测中，千问 ...