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Karminski5天前
Qwen3.5实测!来看贺岁档大模型的实力! 贺岁档大模型来啦! Qwen3.5 这次支持了文本、图片、视频多模态输入, 本次准备了全新的后端能力测试! 以及照例带来前端能力、Agent、长上下文能力的全面测试! 来看本次新增的后端编程测试 vector DB Bench: 要求大模型从零实现一个高性能向量数据库, 只给提示词不给实现方案, 配合 coding agent 自动写代码、编译、跑分. 结果 Qwen3.5 直接甩出王炸 —— QPS 1405, 是 Kimi-K2.5 的 4.8 倍, GLM-5 的 25 倍! 关键在于它不仅用了 IVF 倒排索引 + AVX512F 指令集, 还在有限轮次内自主探索出了最优聚类参数 (K=2048, nprobe=30), 每次查询只需扫描约 15000 条数据, 而 Kimi-K2.5 的参数配比要扫描 75000 条, 正好解释了近 5 倍的性能差距. 这波调参堪称神之一手. 前端编程也有进步: 大象牙膏测试终于能正确建模三角烧瓶, 鞭炮连锁爆炸的粒子光影效果不错, 支持多模态后甚至可以对着网站录屏直接克隆. 但空间理解仍是短板, 陀飞轮机芯测试中齿轮设计暴露了差距. 指令遵循: 洛希极限测试中的指令遵循达到 85.9% (Gemini-3.0-Pro 为 90.6%), 主要扣分在未遵循加速曲线公式. Agent 能力: 硅基骑手测试得分 668.43, 仅次于 GLM-5 的 738.69, 也侧面解释了为什么后端编程 Agent 表现这么强. 长文本召回: 256K 上下文召回 99.1%, 但不给原文时四选一蒙对率高达 75.6%, 结果完全不置信. 总结: Qwen3.5 最亮眼的是后端编程能力, 同样的 IVF 算法靠调参拉开 5 倍差距, Agent 能力同样在线. 不过本次测试还发现了点小问题, 输出偶尔不太稳定, 会漏掉 markdown 语法或把答案输出到 thinking 标签里, 这点要注意, 目前我已经反馈给官方了. 这份新年礼物, 大家觉得怎么样? #Qwen #千问大模型 #Qwen35 #阿里千问 #通义实验室
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千问是一张王炸牌! 其实我之前也跟很多人一样,觉得阿里系不行了。做内容电商被抖音、快手、小红书追上,做搜索电商被京东、拼多多吊打。 做社交对标微信的来往、做图文对标小红书的逛逛、做视频对标抖音的鹿刻,估计这个大部分人都没听过。反正也都没做起来。感觉昔日一哥都快被挤下牌桌了。 吴泳铭上台之后,阿里这波改革简直太争气了!铁腕聚焦、断臂求生,直接甩出了千问这张王炸牌! 这才几天呀!2月6号我还在美滋滋抢25块钱的免单券呢!我用过千问之后真的离不开了,查出行、订机票酒店、找吃喝玩乐,我现在什么都问它。 我预感它真的会像当年的抖音一样, 彻底颠覆我们的消费方式。 以前买东西要搜、要翻、要对比评价, 现在你直接跟AI说需求, 它不是搜关键词,不是比价,不是看评价, 而是真的懂你、帮你决策、帮你选。 省时、省心、还精准。 上线没几天就1.3亿日活,直接可以跟头部AI battle!我是真的感受到,时代真的变了。 作为一个珠宝博主,我也感受到了巨大的压力。 我之前拍了600多条珠宝科普、鉴定视频,放到现在,这种号真的很难做起来。因为大家有问题,直接问AI就够了,它是有大数据模型的。不仅权威准确、还快。普通的知识科普,已经不稀缺了。 AI取代的,从来都是只会搬运知识的人, 取代不了有经验、有审美、有温度、有真实货源的人。 所以2026年我想得特别清楚: 一定要做小而美,不盲目扩团队; 产品一定要有特色,不做大通货; 更要给客户足够的体验感和情绪价值; 少拍科普,多拍我的生活、我的感悟、我的真实视角。 未来电商的核心, 不再是信息差,而是信任差、审美差、价值差。 AI一来,对我们做生意、做内容的人来说, 既是巨大挑战,更是巨大机会。 未来不再是谁懂更多知识, 而是谁更懂人、更懂美、更值得被信任。 真的很庆幸生在这个伟大的时代, 时代在变,我们也要跟着变。 跟上时代不算厉害, 成为时代里那个不可替代的人,才是真厉害。
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