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想看看AI在规则变了之后能不能自己改代码？PACE-Bench 专门测这个，目前最强的 GPT-5.5 也只解决了 Statics 子集的三分之二，离满分还远得很。

阿里把Qwen3.8-27B开源了，还能在RTX Spark上本地跑，下载就能部署，不用走云端。

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Qwen3.8-27B 刚出，联发科就在车机和旗舰手机芯片上做了 Day-0 支持，端侧 AI 更实用了。

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阿里把 27B 开源了，原生多模态，整体超 Qwen3.7-Plus，17GB 内存就能本地跑，适合自己部署。

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写代码用 Ollama 的话，Qwen3.8-27B 现在能直接跑了，还带 Apple Silicon 优化，试试呗。

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Qwen 最新模型 Qwen3.8-27B 上架 Ollama 了，想本地跑模型的直接开整，官方说怎么测都稳，去试试。

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AMD 用户能第一时间在自家电脑上跑 27B 模型，用 LM Studio 就能玩，还能快速做成应用。

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DeepInfra上线了Qwen最新稀疏MoE模型，2.4T总参数只激活95B，专攻编程和智能体场景，价格也公布了，想试API的可以直接上手。

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LightSeek的TokenSpeed今天支持Qwen3.8了，多节点下比TP16快三成多，跑2.4T大模型延迟更低。

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阿里 Qwen3.8 开源当天就能在 SiliconFlow 上直接调用，2.4T 参数输入才两美元每百万 token，写代码做研究都能一口气跑完。

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Qwen3.8-27B 现在靠 Unsloth 动态量化，17GB 内存就能跑，还有 NVFP4 量化版，适合本地尝鲜。

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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。

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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。

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如果你在做MoE推理，TEMPO这个调度器在内存/算力瓶颈混合时能比常规方案快15.5%；不过DeepSeek-V3那种通信瓶颈场景它不灵。

想搞自动驾驶数据检索的可以看看这个TraVEL，用行车轨迹当训练信号，让模型更懂左转右转、加速减速，比普通微调强不少。

四个新模型突然一起出现，Grok、DeepSeek、WeLM、Qwen，你想先试哪个？

向阳乔木@vista811 sourcesSource

想知道中国大模型是不是都一个样？这篇论文用囚徒困境测了DeepSeek、Qwen、Kimi和GLM，发现它们合作倾向差别挺大，别再把它们当铁板一块了。

做LLM后训练的朋友可以看看，MISA-T把混合rollout调度做得更精细，吞吐提升明显，而且不牺牲任务效果。

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。