阿里云刚出的 Token Plan 个人版,39 元就能体验 2.4T 参数的 Qwen3.8-Max-Preview,夜间用更划算,还能跑多个 Agent。
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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。
阿里云QoderWork搞了个夜间优惠,Qwen3.7-Max最低2折,积分花得少,适合睡前扔个长任务,早上验收。
极摩客发了款迷你主机,锐龙AI Max+ 395,126TOPS算力能本地跑235B模型,性能比RTX 4090还猛,21699元起。
多模态推理开发者终于有了一个统一的高效引擎——vLLM-Omni 支持 30+ 模型和多种硬件,做多模态应用或推理优化的团队可以直接拿来用,省去重复造轮子的时间。
苹果端侧 AI 架构迎来重大更新,CoreAI 在小模型推理上显著提速,做本地 AI 应用或模型部署的开发者值得关注,尤其是 M4 Mac 用户可以直接感受到更快的响应。
做分布式 RL 训练的团队终于可以告别昂贵的带宽和复杂的基础设施——只需 HTTPS 和一个 Bucket,就能实现跨区域的推理集群同步,建议搞 RL 的开发者直接看原文。
做代码智能体训练的团队终于有了一个不用重写框架就能接入强化学习的方案——Polar 让 Codex 跑分暴涨近 6 倍,建议搞 AI 编程的开发者直接看论文和代码。
做智能体开发的团队可以关注——Qwen3.7-Max与Hermes Agent的结合意味着更强的推理和任务规划能力,建议直接上手试试。
Qwen3.7-Max 的定价和性能对做企业智能体开发的团队很有吸引力,但真正省钱的秘诀在于用 Milvus 管理上下文——做 RAG 或长任务自动化的开发者值得看看这个组合。
Qwen3.7-Max 解决了长周期自主执行任务的稳定性痛点,做自动化办公和复杂编程的开发者可以直接在千问 App 或网页端免费体验,值得一试。
Qwen3.7-Max 专为智能体时代优化,做自动化或智能体开发的团队可以直接在 Novita AI 上体验,值得一试。
Hugging Face 这个开源智能体把 ML 研究全流程自动化了,做实验的团队可以直接用它跑论文复现和模型训练,省掉大量手动调参和写脚本的时间。