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Mistral Large 4「Le Chonk」公测:1.05T 原生多模态 MoE、49B 激活、1M 上下文,月末放权重
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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
Reka Rho-1 研究预览:把文本、图像、视频和机器人动作塞进同一个上下文
先说几个判断: 第一,Rho-1 想做的不是“又强一点”,而是把今天常见的多模态管线“坍缩”掉:不再有“规划模型指挥、再去调用视觉 / 视频 / 动作专家”的交接,文本、图像、视频、机器人动作全部变成同一个上下文里的
Apple LensVLM-9B:把长文本压成图、按需展开页面的上下文压缩
【摘要】 第一,Apple 这次拿出来的 LensVLM,干的事很具体:把长文本“渲染成图片”再压缩存储,模型先扫一遍压缩图,只把和问题相关的那几页放大回原样去读。它不是又一个通用大模型,而是给“长文档阅读”这一件事专
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