阿里的 Qwen3.8-27B 开源了,27B 参数比 Qwen3.7-Plus 还强,带原生多模态和长上下文,本地跑很合适。
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Qwen3.8-Max刚发布就上了Together AI,2.4T参数的开源MoE,当天就能用,编码和智能体能力都挺强。
阿里把2.4T参数的MoE模型Qwen3.8-Max放到了Fireworks上,今天就能用,专门干智能体和写代码的活儿。
Qwen3.8-27B开源了,SGLang当天就能跑,单张5090能到206 tok/s,小模型之王回来了,试试吧。
阿里云把Qwen3.8-Max放上DigitalOcean了,1M上下文,写长代码直接调,按量付费不用管服务器。
阿里发了能塞进单卡GPU的27B模型,长上下文到1M,vLLM当天就能用。适合想自己部署长上下文开源模型的开发者。
阿里把 Qwen3.8-27B 开源了,27B 参数就能在笔记本上跑,性能还追上了之前的顶级付费模型,赶紧试试。
阿里把 27B 这个最受欢迎的尺寸开源了,编程办公比 Plus 还强,还能控制思考深度省算力,适合自己部署玩。
VUI Labs的Luna-TTS登顶语音评测榜,延迟才41.6毫秒,比ElevenLabs还快,搞语音合成的该看看。
MiniMax发布了Music3音乐模型,给歌词和描述就能生成5分钟完整歌曲,前奏副歌桥段都有,比常见几十秒的音乐生成更完整。
Fireworks 上线了 Qwen3.8-2.4T-A95B,2.4T 参数 MoE,主打智能体和写代码,有 Day-0 支持,直接就能用。
阿里开源了Qwen3.8-2.4T-A95B,2.4T参数激活95B,原生256K上下文,编程和Agent能力对标GPT 5.6 Sol和Opus 4.8。
Qwen3.8-Max在Legal Research Bench上从第22冲到第4,三个月内得分翻倍,看看它怎么做到的。
NVIDIA出了个轻量模型,30B参数但只激活3B,跑长任务上下文能到1M,单卡就能部署,速度还快4倍。
想了解怎么让模型部署后还能继续学?Macaron-V1用LoRA组合和递归改进做到了,744B大模型加四个专家LoRA,还开源。
Meta把Muse Glimmer开源了,30B参数能在本地跑智能体,还说要放出Muse Spark 1.2,比Gemma4和Qwen3.6都强,建议看看。
Meta 开源了一个 30B 模型,量化后 24GB 显存就能跑,本地做智能体交互很流畅,想玩本地大模型的可以看看。
这周榜单有意思:阿里qwen3.8-max追平Claude,Meta新模型第4,kimi代码第6,信息量足。
有人拿云朵照片同时问 Qwen3.8-Max、Claude Opus 5、Kimi K3、GPT 5.6 Sol,画动物轮廓它没输。
Qwen3.8-Max 刚出,有人测了比 Gemini 3.5 Flash 高 8.5 个点,看细节更清楚。
Qwen3.8 Max一口气涨10分追平Claude,但Kimi K3更便宜还更强,值得看。
阿里的Qwen3.8在Artificial Analysis的智能体能力榜上拿了第一,做Agent开发选它准没错。
华为昇腾把RL训推一致做出来了,Qwen3-30B上Logdiff归零,还能提速20%-60%,搞强化学习训练可以看看。
想在手机上跑智能体?Liquid AI 这个 2.6B 小模型本地就能跑,指令和工具调用还干翻了不少大模型。
VulcanBench 实测:Qwen3.8-Max 跑一趟 126 美元,DeepSeek V4-Flash 只要 13.6 美元,便宜 10 倍还更快。选性价比就 DeepSeek,选准确率就 Grok 4.5。
阿里新出的Qwen3.8-Max看图写网页排第二,只比第一的Claude Opus 5少39分,挺牛的。
阿里发了Qwen3.8,总参数2.4T,还带了办公智能体,直接跟豆包和WorkBuddy抢企业客户。
阿里这波可以啊,Qwen3.8-Max网页开发跑分第二,只比Claude Opus 5低39分,下周开源就能玩。
Qwen3.8-Max 现在在 Hermes Agent 里能用了,还打八折,一条命令就能上手,赶紧试试。
Kimi K3和DeepSeek V4现在走了两条路:一个搞原生多模态,一个纯文本硬扛。长任务里能不能看懂画面,差距会越来越大。
Qwen3.8 Max已上线OpenRouter,2.4万亿参数、950亿激活,下周还首次开源Max级权重,想试的可以蹲。
Qwen放出了新基准分,PaperBench直接到93,比之前64.8涨了一大截,智能体任务可以关注。
阿里把 2.4T 参数的 Qwen3.8 Max 放 OpenRouter 了,下周开源,长时程编码和多模态智能体都能用,想体验可以直接去跑。
Locus这个自动化系统后训练的模型居然干过了人类调的Qwen3 1.7B,在PostTrainBench上拿了第一,还上了Kaggle奖金赛前排。
阿里Qwen3.8-Max在Hermes Agent上表现很猛,编码和协作都强,开源都快追上闭源了,你可以试试。