DeepSeek V4 Flash在谜题基准拿到89.6,赢了Gemini 3.6的89.0,推理表现很亮眼。
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Fireworks 用不到 10 美元教会你微调 Qwen3-Embedding-8B,三个实验最高 nDCG 涨 36%,做 RAG 的值得看。
阿里发了个新模型Qwen3.8-Max-Preview,还搞了个成长计划,让你用模型做任务提反馈还能拿奖励,玩起来!
微软开源了27B的电脑操作Agent Fara1.5-27B,能控制电脑做网页自动化,本地就能跑,RPA可以退了。
Milvus团队写的实战指南,告诉你不同数据该用哪个embedding模型,还捎带介绍了Milvus 2.6的新功能。
Miles 发布了 OPD 方法,让 Qwen3.5 模型推理更快更准,无需任务奖励,比传统蒸馏更高效,适合模型压缩场景。
国产模型Qwen3.8和Kimi K3在IMO 2026中拿了满分,速度还很快,想看看它们数学推理能力有多强?
Qwen出了个2.4万亿参数的新模型,在编码和协作能力上很强,而且现在Qoder上打98%折扣,做长周期任务你可以直接甩手不盯着。
聚合商可能偷偷换模型,你输入一个随机数,看它回答哪个数字就能认出是谁,实测GPT-4o、Claude、Qwen各有偏好。
如果你在用智能体工作流,Qwen 3.7 已经很好用,3.8 参数翻倍到 2.4T,开源且性能接近 Fable 5,值得试试预览版。
阿里要开源 2.4T 参数的 Qwen3.8,称仅次于 Fable 5,预览版已能玩,模型迷可以蹲一波。
阿里开源 Qwen3.8,2.4T 参数直逼 Claude Fable 5,现在就能试 Preview 版,开源党快冲!
阿里新出的2万亿参数大模型Qwen3.8-Max-Preview,号称只比Fable 5差一点,已经能直接试用了,想看看它有多强可以测测。
阿里云发了 Qwen3.8,2.4T 参数即将开源,预览版现在就能在 Token Plan 上试,看看是不是真仅次于 Fable 5。
宝玉给 BaoCut 集成了 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B,能一次搞定长音频转写和说话人标注,省去额外模型,适合做字幕或会议记录。
OpenMOSS 开源了一个 0.9B 参数的端到端模型,能一次搞定 90 分钟多人音频,告诉你谁说了什么、什么时候说的,单卡 4090 跑得飞快。
宝玉分享了用 Qwen3 ASR 替代 Whisper 做字幕的心得,时间戳对得很准,还配了发言人识别方案,适合搞视频翻译的朋友。
PrismML 把 27B 大模型压到几 GB 还能在手机上跑,性能几乎没缩水,iPhone 用户也能本地跑大模型了。
给想低成本跑大模型的开发者参考:用Qwen3量化版,M1 Pro就能流畅做本地任务。
27B模型能塞进手机,3.9GB就跑得动,还完全开源。手机党不用再羡慕桌机了。
PrismML搞了个Bonsai 27B,在手机上就能跑27B多模态模型,压缩到3.9GB性能还能保留90%,挺牛的,还开源了,可以试试。
手机能跑 27B 模型了?PrismML 的 Bonsai 27B 实际做到了——体积最小 3.9GB,速度还不慢,开源免费。想本地用大模型又嫌大的可以看。
NVIDIA 让智能体自己搭环境教模型,Qwen3-VL-2B 准确率从 25% 飙到 96.9%,还能自动想下一步实验,挺有意思。
GLM5.2和Qwen3.7 Max比美股便宜4-8倍,但还在亏本卖。高盛说代码模型利润率-39%,国内价格战打到2030年才止血,做AI应用的朋友该算算这笔账。
AMD给vLLM生态的RL训练框架vime加了ROCm支持,现在你的Qwen3-8B在MI355X上能跑到4100 tokens/gpu/s,训练和rollout的logprob很稳,还直接提供预构建容器,省去编译麻烦。
MosiAI 开源了一个0.9B的小模型,能一次性转录90分钟的多说话人音频,边缘设备就能跑,很适合本地部署。
斯坦福AI Lab搞了个新方法TRACE,让AI自己找短板补课。只用四分之一训练量就超过了GRPO和GEPA,还赢了大模型Codex 5.2和GLM 5。
想了解前沿模型多久能变成你能在笔记本上跑的开源版?这篇用GPT-4、Claude 3.5等具体案例算出了平均25个月的滞后,还画了未来预测图。
bottlecapai 用 Qwen3.6-27B 微调的新模型能省一半推理 token,最快省九成,适合低成本推理场景。
阿里和蚂蚁团队搞了个优化,Qwen3-Omni实时对话延迟从6秒降到0.6秒,吞吐还翻了5倍多,推荐看技术博客。
SGLang团队用Agent自动化优化推理管道,实测吞吐涨71%,TTFT砍半,还省了10GB显存,硬核经验值得看。
NVIDIA新出的Qwen3.6-27B模型,4位量化体积小很多但精度没怎么降,SGLang直接就能用,可以去试试。