#Qwen
大厂AI账单太高了，UBS说60%的企业已经在换更便宜的模型，像DeepSeek、Qwen这些中国开源模型成了新选择。想省钱的企业可以看看这个趋势。
通义千问出了个新模型，不是教Agent怎么动，而是先让模型懂环境变化。用模拟环境练出的Agent反而比真实环境练的还强，还开源了35B版，值得看看。
Qwen做了个新Agent模型Paradigm II，不用额外训练就在终端、编码、搜索和工具调用任务上全涨分，尤其没见过的任务也管用。
阿里新开源了35B参数的MoE模型，只激活3B，256K超长上下文，配合AgentWorldBench，研究智能体世界建模的赶紧试试。
LangChain搞了个低成本trace judge，用阿里Qwen微调，性能不输顶级模型还便宜100倍，做trace监控的可以看看。
这帖子把2022到2026国产模型进化史盘得清清楚楚，DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi每月一个旗舰，本地部署清单都快十个版本了，AI发烧友必看。
阿里云办的Flink大会今年在深圳，主题是实时数据加AI，有70多个大厂专家讲多模态和智能体，做流处理的别错过。
阿里云一口气发了三个机器人基础模型：导航、操作、世界模型，每个都能单独用，还能组合。Qwen-RobotManip在3.8万小时数据上预训练，挺实在的。
这篇论文分析了Qwen、DeepSeek等MoE模型的专家加载瓶颈，用ST-MoE框架通过预取专家来加速推理，兼顾效率和精度，适合关注大模型推理优化的读者。
Qwen 现在在 Eden AI 上能用了，20 万开发者都在用的平台，通过统一 API 就能调用推理和编码模型，还打 35 折，挺划算的。
做自主循环或智能体评估的开发者，可以借鉴这种多模型评估策略来提升系统稳定性，建议点开看看具体怎么搭配。
RL 训练加速是 LLM 后训练的核心痛点，Bebop 用 MTP+拒绝采样把加速做到 1.8 倍，做 RL 训练优化的团队可以直接参考其 TV 损失和离线训练策略。
开源文生图模型的排名变化直接反映技术趋势，做图像生成应用或研究的人可以据此选择模型，值得关注 Ideogram 和 Hunyuan 的最新进展。
做智能体编程或深度搜索的团队，现在就能免费试用一个对标顶级闭源模型的开源 MoE 模型，且能直接接入 Claude Code、Cursor 等工具，值得立即体验。
