千问3荣登开源模型之巅力压DeepSeek-R1与OpenAI-o1引领智能新篇章！

4月29日凌晨，阿里巴巴发布了新一代的通义千问模型Qwen3，简称千问3。这个模型参数量只有DeepSeek-R1的1/3，大大降低了成本，同时性能全面超越了R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型，成为了全球最强的开源模型。千问3是国内首个“混合推理模型”，将“快思考”和“慢思考”结合在一个模型中，对简单问题可以迅速给出答案，对复杂问题可以进行多步骤的深入思考，从而节省了大量算力。

千问3采用了混合专家（MoE）架构，总参数量为235B，激活时只需要22B。它的预训练数据量达到了36T，并且在后训练阶段进行了多轮强化学习，将非思考模式无缝地整合到思考模型中。在推理、指令遵循、工具调用、多语言能力等方面，千问3都得到了大幅增强，创造了国产模型和全球开源模型的新高。例如，在奥数水平的AIME25测评中，千问3获得了81.5分，刷新了开源纪录；在考察代码能力的LiveCodeBench测评中，千问3突破了70分，表现甚至超过了Grok3；在评估模型人类偏好对齐的ArenaHard测评中，千问3以95.6分超越了OpenAI-o1及DeepSeek-R1。性能的大幅提升同时，千问3的部署成本也大幅下降，只需要4张H20显卡就可以部署千问3的全功能版本，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。

千问3还提供了多种模型版本，包括两款30B和235B的MoE模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等六款密集模型。每个模型都达到了同尺寸开源模型SOTA（最佳性能）的水平。例如，30B参数的MoE模型实现了10倍以上的模型性能提升，只需激活3B就能达到上代Qwen2.5-32B模型的性能；稠密模型性能也进一步突破，一半的参数量就能达到同样的高性能，比如32B版本的千问3模型可以超越Qwen2.5-72B的性能。

所有千问3模型都是混合推理模型，API可以根据需要设置“思考预算”，即预期最大深度思考的tokens数量，以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。例如，4B模型非常适合手机端使用；8B模型可以在电脑和汽车端侧顺畅部署应用；32B模型则最受企业大规模部署欢迎，有条件的开发者也可以轻松上手。

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3创造了70.8的新高，超越了Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等顶尖模型，将大幅降低Agent调用工具的门槛。同时，千问3原生支持MCP协议，并具备强大的工具调用（function calling）能力，结合封装了工具调用模板和工具调用解析器的Qwen-Agent 框架，将大大降低编码复杂性，实现高效的手机及电脑Agent操作等任务。

据了解，千问3系列模型依旧采用宽松的Apache2.0协议开源，并首次支持119种语言。全球的开发者、研究机构和企业都可以免费在魔搭社区、HuggingFace等平台下载模型并商用，也可以通过阿里云百炼调用千问3的API服务。个人用户可以立即通过通义APP直接体验千问3，夸克也即将全线接入千问3。

据悉，阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超过3亿次，千问衍生模型数超过10万个，已超越美国Llama，成为全球第一开源模型。