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企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布!本地部署+客观测评 🚀企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布!本地部署+全面客观测评!Qwen3-235B-A22B+Qwen3-32B+Qwen3-14B谁是最强王者?ollama+LM Studio+vLLM本地部署 🚀🚀🚀视频简介: ✅【本地部署+真实测评】阿里巴巴Qwen3最强模型对决:从235B混合专家到14B本地部署,全方位能力测试从JSON格式化到Python编程,从SQL查询到矩阵运算,从Ollama到LM Studio到vLLM全平台部署教程 📢 本视频详细演示了阿里巴巴最新发布的Qwen3系列模型,包括混合专家架构模型(235B/22B和30B/3B)以及32B、14B、8B、4B、1.7B、0.6B等多种参数版本。📊 ⚙️ 视频分为两大部分:首先展示了如何在不同平台部署Qwen3模型,包括Windows/macOS用户使用Ollama和LM Studio进行简易部署,以及企业用户使用vLLM在Ubuntu系统进行高性能部署的完整流程。🖥️ 🔍 第二部分进行了全面的性能测试,重点对比了235B、32B和14B三个版本在知识库截止日期、幻觉问题、规律识别、JSON格式化、代码理解、SVG生成、提示词遵循、SQL能力、农夫过河问题、文档分析以及Python编程等多个维度的表现。🧠 💡 测试结果显示,开启思考模式的14B参数模型在多项测试中表现优于不开启思考模式的32B甚至235B模型,为用户选择最适合自己需求的模型版本提供了宝贵参考。✨ #Qwen3 #Qwen #AI #ollama #AIGC
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一川AI6月前
今日AI新闻2025.07.01 1、阿里巴巴通义团队推出 Qwen-TTS 模型,该模型在语音合成领域实现了重大突破,具有超高真实感和多方言支持,适用于教育、娱乐、智能客服等多种场景。 2、Cursor 发布 Web 版,将 AI 编码代理扩展至浏览器和移动端,为开发者提供更灵活的编程体验,并增强协作效率和项目管理能力。 3、字节发布的 XVerse 技术在图像合成领域实现了重大突破,其核心在于 DiT 调制方法,能够独立且精确地控制多个个体的身份和语义属性。用户只需简单的文字描述即可生成高质量图像,并通过 Gradio 演示进行实时调整。 4、开源项目NoteGen 是一款跨平台 AI 笔记软件,提供高效的笔记体验和强大的 AI 功能,重新定义了知识管理。 5、开源项目ManimML 通过直观的动画展示复杂的神经网络架构,如 Transformer 和 CNN,帮助研究人员、学生和开发者更好地理解和分享机器学习知识。ManimML 的设计理念是让使用者无需掌握复杂的动画软件即可生成专业级内容,并且其开源特性使其在学术界和开发者社区中迅速走红。 6、TEN Agent 团队开源了 TEN Voice Activity Detection (VAD) 和 TEN Turn Detection,为构建实时、多模态的语音 AI 代理提供了强大的技术支持。这些模型在性能、灵活性和应用场景上表现出色,推动了语音交互技术的民主化与开源协作。 7、 Chai-2 是 Chai Discovery 推出的全新 AI 模型,在分子设计领域实现突破性技术。其零样本抗体设计成功率高达 16%-20%,较传统方法提升超百倍,药物研发周期从数月甚至数年缩短至两周。Chai-2 不仅限于抗体设计,还支持多种形式的分子设计,展现出巨大的应用潜力。 8、 Perplexity 推出一项突破性功能PerMAXity,允许用户通过预设计划任务自动生成针对投资组合中每项资产的详细财务报告,结合 AI 引擎实时抓取网络数据并整合权威来源,为投资者提供更全面、精准的市场洞察。 9. 淘宝推出的 RecGPT 推荐模型通过生成式推荐技术提升个性化购物体验,实现用户点击量和购买行为显著增长。#今日AI新闻#tts模型 #图像编辑 #cursor
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Qwen3 Embedding 4B模型+n8n工作流结合 🚀🚀🚀视频简介: ✅AI知识库搭建终极指南!Qwen3 Embedding模型性能超越同类产品,结合N8N工作流平台实现文档自动处理、向量存储、智能问答一站式解决方案 ✅本视频详细演示了如何使用阿里巴巴最新发布的Qwen3 Embedding 4B模型,结合n8n工作流平台,无需编程基础即可快速构建强大的个人AI知识库。 🚀 核心亮点: - Qwen3 Embedding系列:支持0.6B、4B、8B三种参数规格,在MTEB多语言排行榜排名第一,检索准确率高达95%,支持100多种语言和32K上下文长度 - N8N工作流平台:零代码可视化操作,支持500多种服务集成,提供灵活的部署方案 📋 实操步骤: 1. 安装Ollama和Node.js环境 2. 下载并导入Qwen3 Embedding 4B量化模型 3. 使用N8N构建两个核心工作流: - 📁 文件读取→向量化存储工作流 - 🔍 智能检索→问答工作流 💡 技术特色: - 支持中英文混合文档处理 - 递归文本分割和向量存储 - 实时检索验证效果显著 完全开源免费的解决方案,让每个人都能拥有专属的智能知识助手!🤖✨ 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 - 阿里巴巴Qwen3 Embedding系列模型介绍 00:48 - Qwen3 Embedding模型优势详解 01:28 - n8n工作流平台优势介绍 02:20 - 环境准备:安装Ollama和Node.js 02:41 - 下载并导入Qwen3 Embedding 4B模型到Ollama 04:07 - 安装并启动n8n工作流平台 04:25 - 构建知识库工作流:添加文件读取和循环组件 05:56 - 配置向量数据库和嵌入模型 08:38 - 构建检索工作流:配置AI Agent和向量存储工具 10:33 - 测试个人知识库检索功能 11:26 - 检索结果展示和总结 #n8n #qwen3 #qwen #RAG #知识库
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