商汤系公司大晓机器人发了具身基模型 ACE-Brain-0.6,基于 Qwen3.5-9B 微调,六项 Grounding 评测分数超过了 OpenAI GPT-6 Astra,做机器人方向的可以看看评测细节。
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有人给破解版 PS5 写了原生 GPU 的 llama.cpp 移植,27B 模型能跑到 20.9 token/s,还兼容 OpenAI API,家里吃灰的主机直接变推理服务器。
JetBrains 的 Junie Local 不用联网不用付 Token 费,RTX 3090 以上就能本地跑,还有 Qwen3.6-27B 可选,写代码看重隐私的可以试试。
用 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 把小说里的55座城市做成3D,前者把粉红雾气都还原出来了,对比很有意思,还有赛博九龙可玩。
面壁把 35B 的 MoE 模型塞进 3GB 内存的手机里还能跑 13+ token/s,比 Qwen3.6 同规格得分还高,做端侧应用可以看看。
把 9 年前的 V100 拼成 4 卡集群,推理速度居然压过两台 DGX Spark,数据都列出来了,玩本地推理的可以看看怎么省钱。
千问开源了一个专门训练长程智能体的 RL 框架,GPU 能边跑任务边抽空训练,官方实测比 Async 快 1.78 倍,做智能体训练的可以看看。
这期榜单看点是 Claude Opus 5.5 Max 直接拿下智能体榜第一,代码榜里 claude-opus-5.5-high 一口气升了 7 位。国产这边 kimi-k3-max 综合榜 16 名,想看各家模型盲测排名的可以翻翻完整表格。
Cloudflare 把决策模型开源了,基于 Qwen3-Omni 改的,能直接吃音频和视频,21 秒视频 1.5 秒出结果。Clef-flash 还降价 58%,做结构化决策的可以试试。
微软把 Qwen3.5-9B 改成小决策模型,分类任务准确率干到 83.5%,跑分类便宜 200 倍,做内容审核的可以试试。
Underdog AI 把 Qwen3.8-27B 压到 2-bit,只有 7.89GB 还能跑工具调用,日常推理比原版还强,本机部署党可以试试。
JetBrains 开源了新的编程模型 Mellum2.1,专门练了智能体写代码的能力,高负载下吞吐量几乎是 Qwen3.5-9B 两倍,还能本地部署保数据安全。
12GB 显卡也能跑 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next 了,Strata 开源,RTX 5070 上 94 词元/秒,配置门槛和 GitHub 链接都在文里。
有人在 DGX Spark 上重跑了 GPT-4o 的文字加法实验,Qwen3.8 27B 开推理后 169 次只错 2 次,还能看到逐位进位的思考过程。
一个开源项目把阿里 Qwen 的 125B 模型量化后塞进了 12GB 显存的消费级显卡,每秒还能跑几十个 token,本地部署玩家可以看看它怎么分配显存和内存。
不生成文本、只做分类决策的 Jev 三周就跑到日处理 1 万亿 token,OpenAI 和 Cloudflare 都出了同路线产品,挺值得了解的新方向。
AWS 开源了个 2B 小模型,专门替智能体做选择,115 毫秒出结果还带置信度,做路由和工具调用判断挺实用。
有人把 iPhone 17 Pro Max 插到 MacBook 上当外挂算力,跑 Qwen3.8-27B 预填充快了 44%,软件已开源叫 backburner,动手党可以试试。
Cloudflare 用 Qwen 造了个决策模型,输出只按 schema 来,flash 版每百万 token 才 0.09 美元,比 Jev 便宜不少。
亚马逊开源了能在本地 CPU/GPU 运行的决策模型 Strands Decider 2B,时延低至 113ms,适合需要快速决策的场景。
AWS 手把手教程:在 SageMaker 上用 vLLM-Omni 跑 Qwen3-TTS,流式输出语音,想做实时语音应用的可以跟着搭。
有人花 5 欧元租 GPU,让无审查版 Qwen 三十分钟改一个字节就破解了 IDM,这帖子把 AI 逆向能力聊得很具体。
教你用 SageMaker 一键部署阿里开源的 Qwen3-TTS 语音模型,短音频就能克隆音色,还能跨语言保持同一个人声。
AWS 出的实操教程,手把手教你在 HyperPod 上用 SkyRL 给 Qwen3-VL-8B 做 GRPO 多模态训练,最后还能部署 LoRA 推理。
Alibaba 在 Apsara 2026 透露 Qwen4 正在训练,后续 Qwen4.5、Qwen5 要做到 5–10T 参数,用 Qwen 的可以关注下节奏。
阿里要做平板电脑了,Qwen Book 内置 Qwen3.8 两个模型当智能体电脑用,系统基于安卓但界面长得像 macOS,看看它到底想怎么打。
Qwen4 已开训,参数要扩到 5-10T;Qwen3.8-Max 没人参与自己迭代 33 轮,得分追平 Claude、GPT。
智谱新出的Qwen3.8-Omni-Flash,比谷歌的Gemini Flash便宜,多模态性能还差不多,适合做AI代理。
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