阿里千问发布了他们的同声传译大模型 Qwen3.8-LiveTranslate,这个模型能实时翻译,而且原文和译文能同时显示在屏幕上,比之前的版本延迟更低。
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阿里新出的 Qwen3.8-Omni-Flash 多模态模型,上下文能到百万,比之前的 Omni-Plus 平均提升 26%,还便宜了。
朋友,我试过用蓝耘元生代处理电商资料合规体检,把原来要20分钟的人工核验,压缩到了一分多钟。它把文本和图片分开处理,用qwen3.8-max和qwen3.5-omni-plus两个模型,比之前用一个模型全包的稳定多了。
PrismML 新出的 Bonsai 2 27B 模型,内存占用只有 Qwen3.8 的 1/9,性能还比 Qwen3.6 更好,适合本地部署做编程智能体。
阿里 Qoder 平台搞活动,Qwen3.8-Flash 模型限时免费,还能每天登录领 100 通用 Credits,对开发者很友好。
阿里发布了 Qwen3.8-Omni-Flash 全模态模型,能处理音视频,百万 Token 输入才 0.8 元,比上一代便宜很多。
朋友,Light Origins 开源了他们的导航模型 LightNav-0,这个模型能零样本迁移到 10 个单目导航基准上,比很多模型都强。
科大讯飞发布了他们的语音基座大模型 Spark-Audio-1.0-Preview,这个模型能直接理解语音,而不是先转文字再处理,解决了传统方法的两个问题,效果也不错。
亚马逊的教程教你如何用 Qwen3-8B 模型,通过 SageMaker 的无服务器功能,自动给产品打标签,比手动操作更高效。
阿里开源的Qwen3.8-2.4T-A95B模型现在能在AWS SageMaker HyperPod上部署了,教程详细说明了集群配置和量化方法。
阿里云降低Qwen3.8-Flash大模型计费,性价比更高,适合更多开发者使用。与OpenAI和Anthropic接口兼容,功能强大。
想了解最新开源数据库和AI模型进展的朋友,这条新闻不容错过!DuckLabs 加入 AWS,GLM-5.3-Flash 和 Qwen3.8-Flash-Next 都值得关注。
阿里Qwen团队发布了Qwen3.8-Flash-Next模型,参数量巨大,架构创新,训练成本低,值得关注。
想了解阿里巴巴如何以更低成本打造强大模型?Qwen3.8-Flash-Next值得一试,它比DeepSeek-V4-Flash和Claude Opus 4.6更高效,成本更低。
开源开发者有了新基准,Qwen3.8-27B横扫消费级硬件,比肩GPT-5.6 Luna和DeepSeek V4 Flash,参数量27亿,4位量化后适配24GB GPU,超越它才是新标准!
这周Arena盲测榜变化大,Anthropic新Claude扎堆屠榜,国产kimi-k3-max在代码和前端都紧咬前排,看看具体分数吧。