阿里巴巴发布Qwen3系列模型 - 阿里巴巴开源通义千问3.0（Qwen3）系列模型，包括两个专家混合（MoE）模型和六个Dense模型，支持119种语言并降低部署成本 [3][6] - Qwen3系列集成两种思考模式（"思考模式"和"非思考模式"），可根据任务复杂度灵活调整推理深度 [9][10][11] - 训练数据量达36万亿token，是Qwen2.5的两倍，分三阶段预训练以增强语言、知识和长上下文处理能力 [14][15][16] 性能表现与模型架构 - 旗舰模型Qwen3-235B-A22B在代码、数学等基准测试中媲美DeepSeek-R1、OpenAI o1等顶级模型 [6][7] - MoE模型Qwen3-30B-A3B激活参数仅为QwQ-32B的10%，性能更优；小模型Qwen3-4B可匹敌Qwen2.5-72B-Instruct [6] - 模型架构包括2350亿总参数（220亿激活）的Qwen3-235B-A22B和300亿总参数（30亿激活）的Qwen3-30B-A3B，均开源 [7][8] 成本优势与AGI目标 - Qwen3旗舰模型部署成本仅为DeepSeek-R1的25%-35%，节省65%-75% [20] - 混合推理模型支持"思考预算"控制，优化成本效益 [12][20] - 阿里巴巴将Qwen3视为实现通用人工智能（AGI）的关键里程碑，计划扩展数据规模、模型大小和模态范围 [22] 行业反响与开源影响 - 开源社区高度评价Qwen3性能，称其32B模型与Gemini 2.5 Pro相当 [26][27] - 阿里巴巴通过开源推动AI生态发展，用户可基于Qwen-Agent工具链高效调用模型能力 [17][18]