千问3.5 9b 4bit安装指令

opencloud 现在也能免费部署安装了，我们一起来看一下。直接就在我们的小邦邦集成的软件里，就直接有一键部署的按键，这回再也不用花钱求人去安装了。打开小邦邦之后啊，左边第三个就是咱一键部署 opencloud 的 界面， 但这里啊需要咱登录一下咱的联想账号，没有的话可以注册一个，点击立即部署之后它是没有任何门槛的，我给大家演示一遍。 到这一步我们可以选择模型提供商，就是选择我们使用哪家的大模型。如果你对这个没有了解的话，我建议大家使用千问，千问呢它部署起来是比较简单的，千问模型能够自动部署， 而且它每天也有免费的额度可以供咱试用，咱可以先用一下它好不好使，再决定要不要去找一些付费的大模型套餐。 这里直接选择千问，哎，后续的设置一直按归车就好了。 我们选择这个自动部署以后， 它就会跳转到我们千问的登录界面，我们需要在这里注册一个千问的账号，当我们注册完账号以后，它提示我们可以返回到命令行界面继续使用。如果你是没有技术背景的小白，这一步看到的所有的选项你都可以选择默认的第一个直接按回车跳过就可以了。 这里我们回到小魔方啊，就能看到它一键启动的界面了，点击一键启动按钮，稍后呢就会弹出一个浏览器， 没错，我们小龙虾的最基本的使用方式就是通过浏览器来进行的，它会自动弹出浏览器，我们可以在上面和它沟通，我们直接在浏览器上操作它，给它发一个你好，就能看到它已经正常加载我们的千万模型，开始给我们有所回应了，这时候它就能可以控制我们的电脑啊。 配置好了之后呢，我们可以在代理这里看到咱现在用的是千万的模型，这个模型呢它有个好处，就是每天都会给一些免费的额度，咱可以借这个免费的额度先轻度试用一下， 如果用的感觉哎，体验不错，咱可以跟他询问怎么去更换一个其他的大模型，更换一个付费的 a p i， 比如说千万他们自己家的，他会手把手的带着我们自己去做。如果你想要进一步去连接其他的聊天软件呢？我们可以回到小帮帮里， 这里有比较丰富的教程，包括怎么去连接钉钉啊，飞书啊，这也是有完整的教程呢，也有一键打通的插件。 如果你想要去更进一步的去使用这种通用的 agent， 咱可以去了解下 skill， 这可以让我们小龙虾去自主学习，去学习一些更高级的能力。 当然我们都要小龙虾了，就算真的有些配置我们不知道怎么去安装，我们可以直接去问他，比如我们直接就让小龙虾你来帮我配置飞书，一步一步的跟着提示去做就好了，这就是小龙虾给我们最大的帮助了。

没高端硬件也想玩大模型？奥莱玛免费模型，零成本解锁数据中心级 gpu， 直接调用超大云端模型， api 全支持。今天教你免费使用奥莱玛云端大模型！ 首先打开奥莱玛官网注册一个账号，只需要验证一下邮箱就可以，可以直接使用 gmail 或者 gfs 授权注册。 我已经注册过了，这里就不再给大家演示了。注册完成后，回到奥莱姆中登录，可以在 settings 中看到免费使用的额度。奥 莱姆有明确重置规则，每五小时重置绘画限额，每周重置周限额用到百分之九十，还会发邮件提醒不用担心超支。 不管是百亿参数的大模型还是专属代码模型，都能免费调用，云端轻量使用，完全够用。日常和模型聊天，快速答疑，测试各类云端模型，效果通通满足。 在奥了马模型列表中选择带 cloud 标签的这些模型都可以免费调用，我这里选择千问三点五给大家演示一下，到你使用 api 的 平台粘贴 url， 后边注意加上 v 一。 回到奥了马中，选择 settings 生成一个 apit 并复制， 可以直接获取模型列表。可以看到众多热门模型， g l m 五、 kimi k 二点五、千问三点五等热门模型都有， 试着调用一下三九七 b 模型，速度会慢一些，可以看到能够正常调用。如果你也想低成本玩大模型，现在就去 alma 官网注册体验吧，我们下期再见！

我们一起来看一下 openclo 如何加载本地的欧拉玛大模型进行一个部署啊，我们之前的话有讲过对应的如何部署，对应的谦问以及像智普啊，还有像 deepsea， 我 们尝试了多种方法去部署。 然后呢，这一节的话主要是部署在本地啊，讲讲欧拉玛。然后呢，我们的目标就是首先呢， 呃，去安装 opencloud， 然后呢去连接本地的欧拉玛大冒险，以及在未不断成功的聊天。呃，这这一章节的话，可能安装的方法跟前面两章会不大一样，我们之前有讲过，呃，另外一种安装啊，我们可以看下这个文档里面对应这个， 这里面我们上面讲的是直接用这种一键安装的方式啊，然后这里这里这里的话我们是用 node 去安装去 使用一遍。首先的话，呃，你使用 open core 的 话，需要在 note g s 二十二版本以上的版本，如果你低于这个版本的话，你安装可能会有很多问题啊。 然后呢，首先我们来可以看一下对应的安装，我们可以看 note 刚 v 的 时候我们可以看到我，我现在这个版本就是二十二点二点一啊， 就是刚刚满足的这满足这个版本，但是如果你呃没有安装或者说版本过低的话，你可以通过这个网址里面去安装 t r s 版本啊，大家记住一定要下载那个 t r s 版本，然后把它安装好就可以了。这里的话我就不过多说 node 怎么安装了，因为这个东西视频很多啊。 然后之前的话我也讲过 node 怎么安装，然后第二步呢，就是去安装这个欧拉玛，欧拉玛的官网呢？是在这里啊，我们打开就是这是这个网址啊，网网址打开以后呢是这样的， 可以看到他这边会有一个登录的，当然你可以选，对于你的 mac 还是 linux 以及 windows， 你 自己选啊，你看你的什么电脑，然后呢你可以用这种方法去安装，也可以使用这种方法去安装，这种的话会会更加更加简单的，你直接登录的就可以了， 你把它下载，你把它安装完成以后呢，你直接在终端里面直接是奥拉玛杠 v， 就 上面就大概是这样子，大家可以看一下奥拉玛杠 v， 然后呢他会出来一个对应的版本哈，当然我这个版本比较低啊， 这个，但是，但是他，但是他不影响。 ok， 我 们来继续讲。就是，呃，我们下载完奥拉玛的话，那对应我们需要去下载一些模型，比如说我们现在可以下载一个奥拉玛普千问二点五 的，然后一点五 b 的 一个模，一个模型，因为，嗯，本地电脑的话，你的配置要很高才能下才能去运，成功运行一个比较大型的模型。所以说我这里用了一个很小的模型啊，就是一点五 b 的 模型，我我们就是用来做测试，如果你的显卡比较好的话，你可以去下载更大的模型啊， 然后通过这个命令，当然当然这个命令也是在终端里面，呃，我们这样， 呃呃，自己再补充一下，在终端里面执行啊，大家记住在终端里面就是我们这样子以后这样，好吧，然后直接按回车就可以了，按按好回车以后呢，我们他就会这边就会去做一个下载，下载以后呢我们可以使用欧拉玛 list， 是 这个 在这里啊，我们可以看到我这这里的话有有几个模型，比如说是千万二点五的一点五 b 的， 然后呢千万二点五一点五 b 的， 还有 deepsea 二一一点五 b 的， 当然都是一些小模型啊，然后呢我们继续啊， 当然这个不是，这个是对应的编辑啊，然后呢？呃，这弄好以后呢，就是大家可以看到大概是这样子， 就是大概刚刚我说这个样子吗？对吧？模型。然后这时候呢你可以直接去运行这个奥拉玛瑙前文二点五 b， 就是 我们 一点五 b 啊，就是前文二点五一点五 b， 因为我们刚刚安装的不是这个吗？对吧？当然你也可以选择其他的模型作为测试，因为我们刚刚就是安装的这个模型，就是这个模型啊，所以说我们就在终端里面去启动下这个模型，看看能不能用啊，我们就直接这样在终端里面启动。 呃，可能我电脑比较慢啊，呃，这也没关系，这样等吧。呃，然后呢启动完以后呢，你可以在这个里面直接输入一个，你好，然后呢他大概就会就就大概这样子，就是你好，然后呢他就会回答一个你好，请问有什么可以帮助吗？然后这个的话就是对应你的前文的一个回答。 呃，我这边可能比较慢，可能在运，因为我这边在运行其他东西啊，所以说就比较慢。呃，这里我我们就 先不管它吧，反正就是你这样运行以后呢，它就会出来个这样的一个窗口，当然这个是你好，是我自己打进去的，它就会出来一个这个三个符号的那个，然后然后你在这里输入一些东西，然后呢再进行一些提问就可以了， 然后它就会一个进行一个返回了。那到这一步的话，其实我们的欧拉曼已经安装好了，然后我们这这里的话使用的是 npm 的 方法去安装啊，我们可以再看一下这个，我们之前的话是这么安装的直接，对吧？ 这个视频的话前面也有啊，你可以看前面，如果你呃不想通过 note 去安装的话，你可以看我上面一个视频，就是这个视频直接进行安装也也是可以的，然后现在的话我我默认把这个 note 已经安装好了。安装好以后我们就有 npm 吗？当然也是在终端啊， 就行，就是把这个复制过来以后呢按啊这个好了，对吧？好了我们可以看一下。你好，我们来试一下怎么装， 因为我电脑里面还有几个模型在跑，所以说会相对比较慢啊，我我们也不等他了，我们就直接就是你把这个终端这个东西 n p m 一 到杠杠机，然后这这是全局啊，然后在 opencode 把它安装一下，然后然后在终端里面把它输入就可以了， 然后再按回车，然后呢最后呢我们就去可以使用 opencode 去查看一下版本，然后这时候呢它会出来一个版本，对吧？这个版本， 嗯啊对，这是一个版本，你看这下面，这下面会有一个版本号，是吧？然后呢就说明当前这个 open color 已经安装好了，然后呢安装好以后我们在终端里依旧是在终端啊。呃， 我们在我们都写一下吧，以防止大家理解有误啊。这里啊，再加一个这个，然后呢？在这里面，然后你在终端里面继续执行这个 open globe 的 on board。 这这这，说白了就说说白了你在这里啊，他进行回复了，对吧？他进行回复了，然后我们现在把它， 嗯不，哎，卡住了，我又 少少了一个，哎，少少打一个算了，就就先不管他了，就是你在终端里面去执行这个东西啊，执行这个东西以后呢，他就会进入一个向导啊。呃，首先进入第一个向导，他就会这样的，就是你这个东西你在终端里执行以后呢，他就会出来这样的一个界面， 这样的一个界面。让让让你去选择 yes 还是 no？ 他 那个他这个意思呢是指的什么意思呢？就是呃卡住了，因为我本地哎，本地在运行，所以说有点卡。电脑 我们这个就先先不管，我们看这个就是他就这这里的意思呢？就是我知晓就是此设备就是仅个人使用这种东西，反正就是说白了就是你需要个人使用，还是说，呃是多用户，然后我们这里的话就默认就选 yes 啊？我们是个人的，因为你我我们是个人。电脑，然后执行完以后呢，他就会出来一个，出来个这个东西啊， 刷这个让你去选择，我们就选第一个，然后分别。什么意思呢？第一个呢就是快速启动啊，当然你可以后面去补全啊， open globe config 就 自动把它给补全。第二个呢就是这个，这这个是手动啊，我我们这里的话就讲快速啊，然后你选第一个，选了快速， 快速以后呢我们这里面他又会出来这样的一个页面，这样的页面里面他就会让让你去选这个三个什么意思？三个的话就是第一个呢就是已有配置，然后第二个呢是更新配置，第三个呢就是重置配置，我们就直接就选第一个，好吧？然后，呃这里就不用管了，我们然后这个选完以后呢，我他会出来个这样的界面。 这里是选模型啊，我们直接就放到这个欧拉玛里面去，就选选了这个欧拉玛，然后呢选择欧拉玛，其实大家注意一下就是， 呃，其实在这个下面啊，在这个下面你继续往那个键盘上下左右的话，就是往往下走的话，它有一个叫做 v l m， 其实它也可以用于连接本地的奥拉玛大模型的，这个这个也是可以的。这个 v l m 呢是一个开源的大模型的那个本地，呃，推理 加速的一个框架，就是，呃你本地运行的话，它它可以进行一个加速啊。呃，我我们这里的话就默认先选这个欧拉玛，好吧？因为我们以前就是在这个，在这个视频之前就是我本地安装这个欧拉玛，它那时候还没有这个选项，好像我印象里记得好像只有这个， 当时还用的这个，但是我们现在这个，呃，你们现在装的版本肯定有这个的，然后你们就选择这个欧拉玛就可以了，选择这个欧欧拉玛以后呢它就会出来个正东西，当然这个一二七点一，二七点、零点零点一，然后幺幺四三四，呃，它默认帮你写好了，你什么都不用改，然后你直接回车就可以了， 回车以后呢他会出来个这样的界面，就这里的话，这里的话是云端加本地，这里的话是本地啊，我们这里的话就默认直接先选对应的本地就行了，好吧？就选第二个，好吧？那个云端我们就不要了，所以我我们选 logo 就 选一个 logo， 然后选完 logo 以后呢，它这里面会看看到这些东西啊，这里的话其实，呃他就 他确实是就是帮你把本地的奥拉玛的一些模型给它列出来了一下，然后呢这里就是我刚刚就是呃装的那些模型啊，当然还还有一些模型。然后呢你可以选择一个你本地有的就是对应的二点五的，比如说我们刚刚这个二点五点零点一，不是二点五点一点五， b 的是 你刚刚下的也是这个，我我们运行的也是这个，对吧？所以说你就选择这个好了，你选择完这个以后呢，它就会出来个这样的界面， 这样界面到这里的话是什么意思呢？这里的话就是让你去选哪个，你通过哪个 ai 去跟他沟通。我们的话就直接跳过啊，我们先 不绑定飞书啊什么之类的，因为我们呃上面视频也讲过就是如何去绑定飞书啊等等之类的，我记得好像这里都有你看连接飞书的，但是我们会还会去增加一些其他的都会说到，然后呢到这一步的话我们就是呃使用跳过啊，用这个跳过，好吧？跳过以后呢，他又会出来一个这东西， 呃对应的搜索服务商，搜索服务商的话他这个服务商是干嘛的呢？就是呃他可以去，比如说 去外部搜索一些东西什么之类的，这里的话我们还是选择对应的跳过啊，选择这个跳过，然后呢 他站起来就会出来这个东西。这什么意思呢？他的意思呢就是是指的是比如说想给 ai 增加一些实时功能，比如说查天气啊，查快递啊等等之类的。我们这里的话，呃，我我我这里选 no 吧， 你选 yes， 你 选 yes 也可也可以啊，选 no 也可以啊，我们我们这里就选呃，就选 no 吧，好吧，我们就这里先选 no， 为了快速的演示啊，选个 no， 然后呢再下来的话它就是是否使用钩子啊，它它会出来个这样的界面， 然后这里的话大家可以看到它是个切切过过手，所以说你我们这里的话就直接你空格以后，它会变成一个实心的，然后回车就可以了。这里的话其实说白了， 嗯，他就是加了一些钩子功能，好吧，就比如说像一些用户，用用户的绘画记忆啊，还有一些对应的命令日记啊之类的，这个我我们后面再说啊， 反正这里的话我们就呃就是这里啊这句话我我们就选第一个写，然后再下来的话他就会出来个这样界面， 这里有三个选项，这三个选项呢第一个呢就是重启啊，一般来说我们改了配置以后都会重启啊，然后再下来个就是重安装，还有个就是跳过，我们这里的话就直接选这个重启就可以了，选第一个，好吧，然后呢再下来的话它又出来出来个这东西。 这什么意思呢？第一个呢是指的是那个终端启动，就是 t u t u i 吧，就也也就是终端启动，然后第二个呢就是网页端的，然后呢我我们这里的话就选择网页端的，第三个就是稍后登录，然后你选完这个以后呢它就会出来个这样的界面， 然后你这里就可以去选他的那个模型啊，然后直接跟他聊聊天就可以了。然后这里的话就相当于，呃，如果他正常来说你去选择第二个就是对应的这个，你选择第二个这个 open ui， 它就会自动打开这个浏览器，如果它没有打开的话，你直接把这个网址输进去，输到网网页上，然后呢它也可以进行 呃访问出来，然后这样到到目前的为为主啊，就是我们大概讲了一下如何通过。呃第一个，嗯，就是 node 的 形式去安装 open globe 的， 以及 呃安装好本地的欧拉玛，嗯，加加载模型，然后呢使 open globe 的 与本地的模型进行一个通信啊。

兄弟们，如果你需要本地制造 token， 看下加了 cloud 四点六 opus 的 这款模型。首先咱不说复杂参数，先提个关键一点，这个模型是 obliterate 消融版本， 简单说就是移除了大部分拒绝项链和安全护栏，平时用的时候不会轻易拒绝你的请求。再说说实际使用感受，加了 opus 的 这款代码，能力接近 cloud opus 水平，实测下来生成很丝滑。最后根据你的显卡选择参数。

今天带你硬核开箱一个阿里在除夕刚发布的天问。三点五 plus， 直接 c u r 调 api， 不 加任何系统提示词和框架，就为看看这 m o e 的 架构，三千九百七十亿的总参数， 仅激活一百七十亿的模型，视觉理解的水平到底怎么样？实测的结果还是挺诧异的，为什么要测视觉？因为视觉能力真的能干活。比如你用 a s 动画操作 mac 版微信，但微信没开放 api， 不 跟 cv 的 模型匹配，又笨重又脆弱。说一下实测的细节，在桌面的截图理解上， 你给他一张混乱的 mac 桌面截图，他能准确识别每个窗口、终端、 room 等，并推断出这是一个开发环境。 带手绘的草图转代码给一张手绘的登录页，草图带手写批注二十五秒，他直接生成了一个能直接运行的 html 文件，用 css 渐变模拟横线纸，用 cursor 字体匹配手写杆， 甚至忽略了批注，知道那只说明而非 ui 元素，还原度达到了百分之八十五。微信的自动化实践才是高潮，我用它配合脚本， 实现了从截图到发送微信消息的全流程。一、截图扔给钱文问搜索框在哪儿？他返回接入 search box center， 幺五零， 逗号三十五，还提示需要搜索。二、换算坐标，点击输入联系人。三、再次截图，让他确认聊天窗口和输入框的位置。四、点击输入框发送消息。五、最后截图验证发送成功。整个流程，天问充当了眼睛和大脑。 四次视觉识别，每次七到十五秒，过程中窗口缩放、主题更换、微信更新，全部都不怕，因为模型是真正的在理解屏幕的内容了， 而不是匹配像素块。天籁三点五杠 plus 创新的混合注意力机制加极致稀疏 m o e 架构 加超长上下文决定了它这么强。非常可贵的是整个千问三点五系列全尺寸开源阿帕奇二点零协议， 这意味着开发者中小企业都能低成本用上顶级模型。如果你也在探索 ai 视觉自动化或者 r p a， 真的 可以试一试千问三点五 com plus。

还在手动听视频写竹字稿？还在熬夜整理干货笔记？今天一分钟教会你用千万加剪映，全自动搞定任何视频直接生成竹字稿加浓缩干货笔记，效率直接拉满！ 第一步，先搞定视频文字提取，打开剪映，导入你的视频，不管是课程解说还是日常视频，直接用识别字幕功能，几秒钟就能把视频里所有语音转成文字，全程不用手打一个字，复制好备用哦！ 第二步，千问一键生成竹字稿加抄干货笔记。把复制好的文案直接粘贴到千问，输入咱们的专属指令，帮我整理成标准竹字稿。再提炼重点，分点做成抄干货笔记，突出核心知识点、步骤和结论。 几秒后，千问提取并梳理了文案的全部内容，并生成了条理清晰、高度还原课堂过程的竹字稿， 同时也提炼出了完整浓缩的超干货笔记。这样一来，坐在电脑面前上网课的同学们，再也不用来来回回拉进度条或者手忙脚乱的为了记笔记而错过内容， 课下也不再需要花时间整理，直接根据生成内容进行微调即可。而且如果有不满意的地方，还可以进一步提出，这样不仅省事，还能大大提高学习效率。 就这两步，先在剪映一键提取视频文字，再用千问整理总结，不用复杂操作，不用手动打字，任何视频都能快速变成完整竹字稿加抄干货笔记， 提取出来的内容，高度还原原视频，语句通顺，逻辑清晰，不会出现混乱错漏。千问还能自动提炼核心知识点，分点梳理重点步骤和关键结论， 笔记干净直观，一看就懂。全程不用来回暂停，不用反复核对，不用熬夜整理几分钟就能搞定。原本要花很久的工作，真正做到简单高效、零难度，不管是学习、做笔记还是做内容，都能省时省力，效率直接拉满。 时光流转，年味渐浓，从下期内容起，小 c 就 要和各位观众朋友一同迈进，充满活力的二零二六马年正式开启，我们的新春特辑企划了。 这个春节，让 ai 不 再是冰冷的工具，而是你身边最贴心的假期助手。在阖家团圆的美好时光里， 我们一起探索，让人工智能为你的春节增添一份便捷与心意，服务于你的每一个需求。在这里提前祝大家新年快乐，万事如意！小 c 让 ai 服务生活，嗯！

兄弟们，这个 trading agent 最近有一个很重要的更新，我们看到他在今年的三月份有一个很重要的更新，更新完了之后他这个星星的数量啊就直线攀升，说明这个更新是比较重要的更新。因为去年的时候呢，我就， 呃根据这个系统呢做了一个就是 a 股的分析的东西哈，嗯，就是这个，今天我看到他这个更新之后呢，我就想着说重新在他这个基础上再再做一下。 我们先来给大家简单说一下，就是如果没有没有了解过这个系统的人呢？我们简单给大家介绍一下这个，他是这样一个逻辑，因为他这个主要是针对于美股的吗？ 呃，他是用了几个大模型，你比如像这个就是把这个股票的他的一些交易信息，有时候日 k 线那些交易信息把它读进去，把这个传给一个大模型，大模型根据这个过去的交易信息进行分析。 那这个呢？是他们的，是他的一个亮点，就是就是社交媒体，比如像 facebook、 twitter 啊， reddit 等等这些在国外的话呢，它这些都是有 a p i 接口的，能够很方便的获取到它们的数据。这个部分在 a 股实现起来是比较困难的，因为我们的微博啊、抖音啊和小红书都没办法去 去下载这个跟上市公司相关的这些最新的这些媒体情绪，所以这个地方我们没做。 这是财经新闻这个部分，财经新闻还有路透社啊，布伦伯格啊，这些都是就相当于你可以认为说他是对应于中国的金融时报啊、证券时报啊等等，这些就传统的财经媒体的 对上市公司的一些影响啊，那他这个呢是把这些消息抓出来，然后给到了这个一个大模型，那我们呢是对应什么呢？我们是用的是同花顺插头自选股，加入自选之后，他会推送给你一些关于这个股票的一些消息，我们是用的这个数据在 a 股的时候替换成这个了。 呃， fundamental 这个里头呢是包括他的一些财务数据，你比如说他上一年或者上个季度的这些资产负债率啊， eps 等等一些财务指标，包括他公司的一些指标，以及他就是高管减持啊等等这些的相关的一些信息。 他用四个大模型分别来处理处理这些信息，然后把这个信息汇集到，呃，汇集到一个 research team 里头，这个里头他又有两个大模型来做这个事情。一个大模型呢在提示词里告诉他说你这些是你的信息，然后你是一个看多的一个分音师啊，你从看多这个角度来讲 啊，来去分析这个股票，那一个呢是看跌的一个分析师，就是这也都是一大模型在做，那他们把这个的意见，比如说看多的，他就认为说我们这个股票应该买入，他看这些里头相关的积极因素，然后把这个相关的证据呢提交给一个吹者，这也是个 大模型。然后呢这边是卖出的一些证据也提交给了 trader， trader 根据这个东西相互综合了之后呢，他把这个交易的 proposal 传给这个风险管理团队，这个风险管理团队呢有三个分析师，每个分析师对应一个大模型啊，像这个呢是 偏乐观的、偏中性的、偏保守的，那通过风险团队的评估之后呢？他把这个综合的、偏中性的、偏保守的，那就是我们的 portfolio manager， 然后跟他来定夺这个股票，我们应该买还是应该卖，还是应该怎么着，对吧？他是这么一个流程，这个过程我们会发现呢，他用了很多的大模型，他这个项目最大的亮点呢，就他引入了大模型之间的相互的辩论啊，相互的辩论，那这次更新我们不知道他有什么样的这个 更新的地方，我就想在我原来这个基础上啊，因为我们这个原来这上面呢，呃，你是可以现在去分析的啊，当然这个他有点慢啊，你分析完了之后，他的呃得到的结果是这样子的， 给大家看一下。呃，这个里头我们看到他是零零五零五这个公司啊，这是我之前跑的一个结果啊，他的一些分析报告啊，你比如说这个里头有 frontmano 的 啊，他会有一些分析啊，你看他读取的这些信息，把这些采购状况，这些分析的结果就给你展示在这，对吧？ 还有新闻的啊，这个新闻事件呢，就相当于是通化顺推送的跟这个各股相关的这些新闻，他会做一个判断 啊，这个就相当于是每一个大模型给出一个报告，最后有一个综合的报告，他就是这样一个这样一个东西，因为他这个东西呢，做了一个重大的更新，我就想说呢，在他的基础上重新把这些东西再给大家汇报啊，今天分享，今天的分享就多谢大家。

模型圈的技术差距，正在被全模态 ai 重新定义。如果你还在对着对话框啊，苦哈哈的敲提示词，听我一句劝，赶紧停手，因为那群掌握了全模态的生产力老板，正在对你进行降维打击。 阿里刚发的这个千万三点五 omni plus， 已经不是一个聊天机器人了，它是直接给 ai 装上了人类的五感。这次更新呢，有三个颠覆性的技术突破，尤其是第三个，能大幅度降低企业的技术研发与人工成本，甚至啊，能省去半个技术。 第一个核心突破呢，是他真正听懂了人话，他原生支持一百一十三种方言，这意味着什么呢？拿我们公司的外呼团队来说啊，这简直就是救命稻草。以前啊，上海的雅俗阿姨一口上儿话甩过来， 普通的 ai 质检直接罢工。但现在呢，这个模型不只能秒转文字最有意思的地方在于，他能听出语气里的潜台词。客户呢？是真的有需求，还是在礼貌性的敷衍？是快要爆发的客诉，还是犹豫的订单？ 模型比带了三年的老族长还灵敏，我们直接拿它做实时预警，质检成本砍掉九成，转化率直接翻倍。 第二个核心突破是它长了一双带有仪式感的眼睛。以前的 ai 啊，只能看几分钟新闻三点五，现在的极限是一小时的高清录像， 我们直播间每天连播十五个小时，剪辑师以前找高光片段都能找瞎眼。现在呢，我直接把人流量最高的那一小时录播丢给他，他不看关键词，他感知的是直播间的 vibe。 哪一秒主播爆发力最强，哪一段弹幕互动最密？ 它能像有十年经验的老剪辑一样，自动打点切片。你还在熬夜剪视频的时候啊，别人的 ai 已经批量产出了几十个引流爆款了。最后呢，也是最离谱的第三个核心突破 webcoding 音视频驱动编程这本书。我为什么说它能省掉半个技术部？ 现在啊，你随手画张草图，对着屏幕口述需求模型，现场呢，就能把业务后台的代码给你跑通。你好，请问现在我需要你帮我继续完善这个网页。在这个地方，我希望是商品的具体名称，但是这里，我希望他展示的信息是这个风景的名称。 这种全模态能力还在向外疯长，从能看透面试者微表情的 hr 分 析师，到戴着 ai 眼镜教你现场修光缆的聚生巡检，阿里的野心呢，也很明显，它要让 ai 彻底长出五感，渗透进企业的每一根毛细血管中。 技术的红利呢，往往来自对新工具的快速落地应用。如果你也想了解全模态 ai 在 不同业务场景里的落地玩法，欢迎呢，在评论区交流你的看法。关注我，我是陈凡，带你了解更多能落地的 ai 商业玩法。

家人们， ai 圈又出大新闻了，阿里同意千问的最新旗舰模型 q 问三点五直接宣布开源了，不用花钱，个人和企业都能免费下载甚至商用。这波操作把 ai 普惠拉满了！开发者们狂喜，先给大家整波干货， 不玩虚的！这款 q 问三点五是原多模态模型，总参数高达三百九十七 b， 但每次推理只激活十七 b， 相当于用更少的算力发挥出顶级性能，效率也没得说，普通电脑也能轻松部署。最绝的是 能解析长达两小时的视频，不是简单的识别画面，而是能看懂剧情，梳理人物关系，甚至生成栽赃。如果你是影视解说创作者，那剪视频、做影评一定能省不少心。 q 问三点五还支持二百零一种语言，不管是小语种翻译，还是国际化应用，都能轻松拿捏。 更厉害的是，它的 a 键才能力大升级，能自主完成多步骤任务，不用人工一步步指挥。要是用它来办公开发，效率很难不提升啊！最关键的是，它采用 ipad 二点零宽松开源协议，没有任何套路，免费下载、 二次开发、商用都可以，大家完全不用怕侵权怕花钱。千问这波开源是真良心，不仅打破了 ai 技术壁垒，也让国产大模型在全球更有竞争力。不管是专业开发者，还是想玩 ai 的 新手，都能免费用上顶级模型，以后做项目、搞创作，又多了一个神器！

各位朋友，三月二日阿里放大招，开源千问三点五系列四款小模型，重点看这两款袖珍战神零点八 b 和二 b， 它们有多强！第一，体积小到离谱，零点八 b 模型压缩后仅三百 mb， 比一张照片还小，却能塞进手机智能门锁甚至传感器里。第二，速度闪电级 实测，在手机芯片上推理只要十五毫秒，相当于眨眼功夫完成思考，语音助手实时翻译，从此告别卡顿。第三，自带多模态 buff， 看图说话，图文问答直接搞定，不用外接插件，智能摄像头，用它做物体识别，又快又准。 第四，记性超群，支持二十六万字超长上下文，长文党分析，连续对话不在话下，最关键是完全开源，免费开发者用几行代码就能部署到边缘设备，让 ai 真正跑在指尖。这波操作妥妥的端测智能革命啊！

二零二六年一月二十六日，阿里巴巴集团正式推出新一代旗舰推理模型千问昆三 max thinking。 这一发布标志着国产大模型技术的重大飞跃，并在追赶国际顶尖水平方面取得关键进展。 官方信息确认，该模型是阿里当前规模最大、能力最强的推理产品，总参数量达三十六 t tokens。 在性能评估方面，昆三 max sin king 并通过了十九项精准测试的全面考验，包含事实知识、复杂推理和指令遵循。能力评估结果显示，其综合性能已比肩 g p t 五点二 thinking 和 cloud opus 四点五， 即 jamming 三 pro 等国际领先模型，特别在启动外部工具的高难度。好嘞好嘞！ l d 评测部分媒体称为人类最后的考试中，该模型以五十八点三分创下当前最高记录，展现显著技术优势。 此次突破源于创新机制测试时扩展该机制通过提炼前期推理结果，进行多轮迭代优化，有效避免传统路径涌跃问题， 在同等计算资源下实现更高效、深入的推理，大幅提升思考质量。新模型的原生智能体能力也得到增强， 可自主判断并调用搜索引擎、代码解释器等工具，在执行复杂任务时，动态结合工具进行规划与思考。这一改进使模型回答更可靠实用，为企业及深度应用提供坚实保障。在开源生态领域，阿里通易千问系列影响力持续扩大， 衍生模型数量突破二十万个，成为全球首个达成此里程碑的开源家族。系列模型累计下载量超十亿次，日军下载超百万次，展现出全球开发者社群的广泛认可。 在用户端，该技术已集成至淘宝、支付宝等场景，将前沿 ai 能力融入消费与生活，并开启了任务助理功能的腰侧。并据夜二零二六年一月二十六日由中国信通院组织的星算智联太空算力研讨会消息， 去年十一月，我国商业航天公司国新宇航已将千问三模型部署至星算计划一组太空计算中心。这是全球首次将通用大模型从地面上注制载轨运行的卫星， 实现载轨部署，此举为太空算力概念提供新探索方向。综上，阿里巴巴正在 ai 领域进行全站式战略布局，推动中国 ai 在 全球竞赛中从并跑向领跑转变。给阿里点赞！

兄弟们，这个千万的三点六 plus 啊，刚刚发布，相对于前代的这个三点五的模型呢，实现了全方位的一个能力的提升，首先第一点，支持一百万的上下文的窗口，然后第二块呢，它的这个 智能体编程能力啊，显著提升，在这个国际编程能力测试 sweetbang 中呢，拿下了七十八点八分的成绩，成功击败了这个 kimi 啊。 glm 呢，直逼克劳德的顶级旗舰模型。第三一块的话是它的这个多模态的感知与推理能力， 支持文本图片视频的输入，但是他的输出的话只能是这个文本。呃，他在那个百联上的价格也相当亲民啊，输入的话是两块钱，然后输出的话呢，现在是十二块钱每百万的投屏，有体验过的评论区告诉我。

大家好，我是一个大二技校生，今年做了一个新的项目，这个项目由三部分组成，一部分是爬虫啊，还有一部分是开发啊，最后一个部分是 ai 智能体。 嗯，爬虫是用来采集数据的，然后开发是用来做网站的，然后智能体是对采集下来的数据做一个数据分析， 然后采集的网站。是啊，同花顺啊，采集的是股票数据。现在我们啊把后端启动起来，然后再把前端启动起来，看网站的效果，来到拍叉模的终端，然后我们输入这一条命令， 耐心等待一下，这样我们的后端就启动起来了。然后我们的后端是用 fast 的 api 做的，我们再来到前端， 我们通过 cmd 命令把前端界面启动起来啊，这里说一下前端是用 view 做的， 这样我们的前端界面就启动起来了，我们把这个网址粘到浏览器上， 这个就是我们的前端界面。 然后，嗯，我们往下滑，这里通过这个按钮，我们可以启动爬虫啊，可以自定义自定义页数。然后这里有我们已经采集好的爬虫啊数据，因为我们的数据是存储在 mac 中，所以说， 嗯，具有现成的数据，这里可以生成数据化的可视啊，可视画图。然后这里是我们的 ai 智能体啊，比如说现在我们给他一个命令，帮我分析涨幅前十的股票。 这里说一下 ai， 我 们是用 luncheon 做的，然后调用的是阿里的千问， 然后我们也可以通过 ai 来启动爬虫命令， 我们在这里输入，嗯， 帮我采集前五页数据 啊，我们点击回车，爬虫运行中，然后它就开始启动了。 嗯，这里稍微耐心等待一下 啊，采下来的数据，会啊会啊，放到这个股票列表里面 可以进行翻译， 这里面全是股票数据啊，但是我作为一个代码开发者，其实我并不是很能看懂股票数据， 我这里只是把它抓取下来做一个数据分析，在这里我们点击生成数据格式化，它就会生成数据格式化的页面 啊，这个就是我们的最初始页面。嗯，这个项目就，嗯， 总的来说就是这么多。行，那么我们就，嗯项目的讲解就到这里，然后做一个小的总结 啊，后段用的是 fast 的 api， 前端用的是 view， 然后核心代码是我们的爬虫代码，然后啊， ai 文字是当嵌做的，啊啊 啊，这样的大模型是阿里的嵌位。行，那么我们这个项目就介绍到这里。

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