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通义App更名千问：版本号从3.60跳到5.0的那次品牌换代
【摘要】 第一，时间需要大幅更正。消息标2026-10-19，但通义App更名千问实际发生在 **2025年11月**：11-14版本号从3.60.0跳至5.0.0并双端上线，11-17阿里正式宣布千问项目、公测版上线
阿里Qwen开源BlenderWorld：223题考AI能否交出可编辑3D工程
阿里Qwen开源BlenderWorld：223题考AI能否交出可编辑3D工程 给AI做3D，过去要么是“文生一张好看的图”，要么是“丢一个模型文件完事”。阿里Qwen团队在2026年10月14日开源的Blender
QwenGyre拆解：把空闲GPU在采样与训练间动态切换，长程智能体RL端到端提速1.78×
QwenGyre拆解：把空闲GPU在采样与训练间动态切换，长程智能体RL端到端提速1.78× 长程智能体的RL训练有个老大难：智能体一次要跑几小时、几百轮工具调用、累计近百万token，这期间GPU要么在采样、要么在
千问 Go! Personal Agent 上线：基于 Qwen 3.8 能办事的 C 端个人助理，从建议跨入代执行
【摘要】 第一，这次更新的重点不在“更会聊”，而在“能办事”。千问 Go! 把个人助理从“给你建议、帮你生成”推到“替你查询、替你操作、替你打电话完成真实事务”。这一步跨的是交互形态的门槛，不是模型参数的门槛。 第二
阿里 Qwen-Image-2.1-Turbo 开源：7B 权重 8 步出 2K 图，许可证实为 Qwen Research 而非 Apache 2.0
【摘要】 第一，这次开源最值得看的不是“又快又开源”这个标题，而是它把推理成本从“模型参数”挪到了“采样步数”。7B 架构没变小，但去噪步数从基础版的约 40 步压到 8 步，省的是每一张图花的时间，不是显存。 第二
Unsloth 本地训练决策模型：Clef head + LoRA 把 Qwen3.5-0.8B 三基准从 20.7% 拉到 74.3%
先说几个判断： 第一，**这件事真正的卖点不是“又训了个模型”，而是把“决策模型”这件原本要写代码、搭服务的事，压进了普通笔记本的显存里**。4GB 就能把 Qwen3.5-0.8B 训成一个可用的结构化决策模型，意味
微软 Microsoft-Decision-1 发布：比 GPT-6 Sol 快 35 倍的结构化决策模型
先说几个判断： 第一，**Decision-1 不是“又一个更聪明的 LLM”，而是一类比大模型更窄、也更便宜的模型被正式命名了：决策评分模型**。它不写文章、不做长推理，只干一件事——给固定选项打分（路由、分类、优先
Reflection AI Beam 发布：501B 参数只激活 23B 的开放权重模型
先说几个判断： 第一，Beam 的核心不是“大”，而是“省”：5010 亿总参数里，每个 token 只激活 230 亿，约等于 4.6%。用 MoE（混合专家）把“体量”和“单次要算的算力”拆开，是它敢说对标更大模型
国内AI应用同日落地：华为小艺Work、腾讯Hy翻译、讯飞ASR与阿里Qwen Book
【核心观点】 - 9 月 24 日前后这五条消息看似分散，实则是同一信号：国产大模型公司的竞争重心正从“参数、榜单、发布会”转向“设备、场景、入口”的贴身落地。语音、翻译、逛展、办公、电脑，都在把 Agent 塞进用户
Perplexity Portable Computer本地智能体：24GB显存跑Qwen3.8/PPLX 27B，云交接如何计费
【摘要】 第一，Perplexity于2026-09-24继续推进Portable Computer本地智能体平台，官方路线为NVIDIA DGX Spark或配备24GB及以上显存RTX显卡的Linux/Windows
AI手机从问答到执行：千问Qwen Intelligence三套Agent与荣耀落地数据梳理
【摘要】 第一，千问于2026年9月22日发布AI手机全栈解决方案Qwen Intelligence，定位不为手机厂商生产硬件，而是提供手机场景深度优化的千问模型、可模块化组合的Agent平台、面向规划/操作/创意的垂类
千问、豆包、文心、元宝生成的文案，到底有没有"隐形指纹"？
摘要 第一，国内四家主流模型都有标识，但和Claude/Gemini那种”选词统计隐形水印”不是一回事。国内法规要求的是”显式标识+文件元数据隐式标识”双轨制，纯文本复制后
如何彻底去除Claude/Gemini的文本水印？StealthGPT与自托管Ollama双路线对比
【摘要】 第一，Claude与Gemini的文本隐形水印属于生成期统计标记，信号藏在逐token选词分布里，不靠零宽字符、不靠可见Logo。StealthGPT类服务用句子和结构级重写破坏原选词轨迹，再配水印检测分数闭环
Bonsai-27B一比特模型：3.9GB跑27B，Chrome里用WebGPU啃本地大模型
【摘要】第一，Bonsai-27B是PrismML基于Qwen3.6-27B做的低比特压缩，不是重新预训练；一比特版权重约3.9GB、三值版约5.9GB，按社区口径可在6GB显存笔记本通过WebGPU在Chrome跑推理
Perplexity 将开源 Lily：为 Apple Silicon 定制的本地推理引擎，赌的是”放弃通用性换速度”
核心观点 Lily 的真正分量不在快了 23% 和 35%，而在它主动砍掉了通用性——完全不依赖 PyTorch 或 MLX，用 Rust 运行时 + 自研 Metal 内核，把“为
阿里云万有无界公测：把"项目群聊"搬进Agent协作，组织记忆归企业
阿里云旗下的企业级人与Agent协作平台"万有无界"开启公测，企业和个人用户均可通过官网 qianwenai.com/agents/wanyou 注册体验，底层可调用最新旗舰模型Qwen3.8-Max。 万有无界的定位很
Qwen3.8-Max-0902发布：2.4T参数、1M上下文，编码基准大幅跳涨
阿里千问发布Qwen3.8-Max-0902（别名qwen3.8-max-2026-09-02），这是Qwen3.8-Max的升级快照版本。官方模型页显示，这一版在后训练阶段重点强化了编程与专业办公能力，能够承接更复杂的
阿里更新旗舰模型Qwen3.8-Max
9月2日，阿里更新旗舰模型Qwen3.8-Max，性能较旧版本显著提升。在针对编程（Coding）和专业办公（Cowork）进行专项后训练后，Qwen3.8-Max新版本整体性能增强。在聚焦前端编程能力（WebDev）的
StartLux 27B深度分析：27B参数打赢284B旗舰，本地Agent模型的拐点到了
2026年8月30日，上海原点星辉（StartLux）正式发布StartLux-V1.0-27B-Preview。在中国信通院人工智能研究所组织的可信AI大模型基准测试MCP专项测试中，这个仅有27B参数的稠密模型拿到了