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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
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
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