这一技术突破直接推动国家电网台区线损治理水平跃升——应用该平台的区域，计量设备故障率平均降 低35%，线损治理成本下降28%，为电网企业年节省运维成本超亿元。 市场版图：从区域深耕到全国布局 截至2024年，致成电子计量诊断平台已覆盖浙江、北京、上海、四川等13个省份，累计服务用户超2亿 户，占全国智能电表用户总数的34.33%。其中，浙江作为核心市场，服务规模达数千万户，占全省智 能电表用户的近四成，成为区域数字化标杆案例。值得关注的是，致成电子在西南、西北等能源富集地 区的市场渗透率快速提升。在四川，平台深度融入当地"数字电网"建设，助力国网四川电力实现全省低 压台区拓扑自动绘制与故障快速响应;在甘肃、宁夏等新能源高占比省份，平台通过融合光伏出力数 据，创新性解决分布式能源计量偏差难题，相关技术方案被纳入《国家电网新能源计量技术白皮书》。 在国家"双碳"战略与能源数字化转型的浪潮中，电力计量设备的精准诊断与智能化运维成为电网企业降 本增效的核心命题。作为国内领先的能源数字化解决方案提供商，杭州致成电子科技有限公司凭借自主 研发的基于混合推理模型的电力计量设备故障诊断平台，在细分领域实现跨越式发展。截至20 ...

人工智能领域又一重大突破！ 4月29日，阿里巴巴正式发布新一代通义千问模型——Qwen3（以下称"千问3"），这一发布在全球科技圈引发震动。 千问3的最大亮点在于其卓越的效率与显著降低的成本。据悉，千问3的模型大小仅为相近性能模型的三分之一，但其性能却全面超越了包括R1和OpenAI- o1在内的全球顶尖模型，登顶全球最强开源模型。 值得强调的是，千问3是国内首个"混合推理模型"，将"快思考"与"慢思考"有效整合于同一模型中。通俗来说，对于简单问题，千问3能够以低算力实 现"秒回"；而面对复杂问题，则能通过多步骤的深度思考，显著节省算力消耗。这一设计实现了推理机制与最低成本之间的最佳平衡。 据悉，千问3开源后，上下游供应链连夜进行适配和调用，NVIDIA、联发科、AMD等多家头部芯片厂商已成功适配千问3。在阿里通义千问模型千问3模 型开源数小时后，华为官方宣布昇腾支持千问3全系列模型部署，开发者在MindSpeed和MindIE中开箱即用，实现千问3的0Day适配。 对此，数据猿第一时间对千问3在数学、代码生成、文字创意上进行了几道简单的实测，先是输入了一道2024年高考数学题。 提问后，页面会显示此次思考所 ...

众所周知， 自从OpenAI的ChatGPT发布之后，全球就进入了千模大战。 而自从Deeseek推出之后，这些大模型们，又掀起了开源高潮，因为大家发现，开源的大模型，更能够 得到大家的使用。 但与此同时，在AI大模型方面，也有两个方向，一个就是OpenAI们，那就是大力出奇迹，狂堆GPU 卡，用算力来堆出高性能AI。 毕竟像OpenAI、马斯克的AI们，它们又有钱，又能买到最强的GPU卡，没必要没苦硬吃，堆显卡就是 了。 而另外一个方向，则是像Deepseek一样，钱不多，且显卡也受限，只有"四两拨千斤"，用最少的显卡， 办最大的事，做出最强的性能。 所以Deepseek打的华尔街是溃不成军，因为用的显卡少，性能却最强。 自从Deepseek推出，国内就进行了一大波的国产GPU替代，因为大家发现不需要英伟达最强大的显卡， 也可以部署强大的模型，一度打破了OpenAI的神话，也打破了英伟达的算力泡沫。 但近日，又产一国产大模型，甩出了王炸，因为它的成本更低，但性能却超过了OpenAI-o1模型，也超 过了Deepseek-R1等，登顶全球第一。 这个模型，就是阿里通义千问大模型 Qwen3（简称千问 3），并 ...

4月29日，在阿里通义千问模型Qwen3(简称千问3)模型开源数小时后，华为计算官方宣布昇腾支持千问 3全系列模型部署，开发者在MindSpeed和MindIE中开箱即用，实现千问3的0Day适配。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。(上证报) ...

今天凌晨，大模型领域最受关注的重磅消息来自阿里 Qwen 团队——他们正式发布了备受期待的全新 Qwen3 系列大模型。 8 大模型齐发！ 这 8 款混合推理模型中，包括了 2 个 MOE 模型：Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B。 其中，Qwen3-235B-A22B 是本次发布中规模最大的旗舰模型，拥有 2350 亿个参数，激活参数超过 220 亿。 在代码、数学和通用能力等多个基准测试中，它的表现不仅超过了 DeepSeek 的 R1 开源模型，还优于 OpenAI 的闭源模型 o1。尤其在软件工程和数学领 域的 ArenaHard 测试（共 500 道题）中，成绩甚至接近了 Google 最新发布的 Gemini 2.5-Pro，可见其实力不容小觑。 | | Qwen3-235B-A22B | Qwen3-32B | OpenAl-o1 | Deepseek-R1 | Grok 3 Beta | Gemini2.5-Pro | Open Al-o3-mini | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | MO ...

整理 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 今天凌晨，大模型领域最受关注的重磅消息来自 阿里 Qwen 团队——他们正式发布了备受期待的全 新 Qwen3 系列 大模型。 8 大模型齐发！ 这 8 款混合推理模型中，包括了 2 个 MOE 模型： Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B 。 其中，Qwen3-235B-A22B 是本次发布中规模最大的旗舰模型，拥有 2350 亿个参数，激活参数超 过 220 亿。 在代码、数学和通用能力等多个基准测试中，它的表现不仅超过了 DeepSeek 的 R1 开源模型，还 优于 OpenAI 的闭源模型 o1。尤其在软件工程和数学领域的 ArenaHard 测试（共 500 道题）中， 成绩甚至接近了 Google 最新发布的 Gemini 2.5-Pro，可见其实力不容小觑。 不同于以往，这次其一次性开源了多达 8 款混合推理模型，在性能上全面逼近 OpenAI、Google 等 闭源大模型，以及超越了开源大模型 DeepSeek R1，堪称当前最强的开源模型之一，也难怪昨晚 Qwen 团队一直在加班。 | | Qwen3- ...

以下文章来源于晚点对话 ，作者程曼祺 晚点对话 . 最一手的商业访谈，最真实的企业家思考。 阿里云 CTO、通义实验室负责人 周靖人 "大模型已经从早期阶段的初期，进入早期阶段的中期，不可能只在单点能力上改进了。" Qwen3 旗舰模型，MoE（混合专家模型）模型 Qwen3-235B-A22B，以 2350 亿总参数、220 亿激活参数，在 多项主要 Benchmark（测评指标）上超越了 6710 亿总参数、370 亿激活参数的 DeepSeek-R1 满血版。更小 的 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B，使用时的激活参数仅为 30 亿，不到之前 Qwen 系列纯推理稠密模型 QwQ- 32B 的 1/10，但效果更优。更小参数、更好性能，意味着开发者可以用更低部署和使用成本，得到更好效 果。图片来自通义千问官方博客。 （注：MoE 模型每次使用时只会激活部分参数，使用效率更高，所以有 总参数、激活参数两个参数指标。） Qwen3 发布前，我们访谈了阿里大模型研发一号位，阿里云 CTO 和通义实验室负责人，周靖人。他 也是阿里开源大模型的主要决策者。 迄今为止，Qwen 系列大模型已被累计下载 3 ...

性能超越DeepSeek-R1、OpenAI-o1。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据 IPO早知道消息， 阿里巴巴 于 4月29日凌晨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，登顶全球最强开源模型 。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。 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。千问3在推理、指令遵循、工 具调用、多语言能力等方面均大幅增强，即创下所有国产模型及全球开源模型的性能新高：在奥数水 平的AIME25测评中，千问3斩获81.5分，刷新开源纪录；在考察代码能力的LiveCodeBench评测 中，千问3突破70分大关，表现甚至超过Grok3；在评估模型人类偏好对齐的ArenaHard ...

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 ...