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cloudfactory怎么注册
谷歌注册SMS信息发不出去怎么办
如何用豆包生成可以变漫剧的提示词
湖南e eid什么都没有怎么上传
续火花下什么
MoJinS.Ai
1周前
本地部署的阿里千问3.5小模型性能强悍,准确度高 #Ai学习
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神秘人类
3天前
Macminim4 本地部署 千问3.5 4b 可以跑openclaw 速度很快,非常感谢网友的帮助 大家如果想部署可以关注我,后续出教程 #openclaw #macminim4 #本地部署大模型
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帅帅的爸爸
3天前
Ollama本地部署千问3.5:9B模型连接Openclaw 结论就是没有比较高配的显卡还是不要用本地模型了。Ollama单跑本地模型还算能用,一旦连接OpenClaw电脑就开始狂跑,还思考不过来。所以说OpenClaw烧Tokens所言非虚啊。
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麦汁服务器
1周前
openclaw龙虾本地要千问3.5-27b模型,不用担心token问题了!#openclaw #qwen3.5-27b
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看到什么我就吃什么
6天前
小白也能看懂的千问3.5本地部署教程 记录自己的部署过程 LM studio: https://lmstudio.ai/ Page Assist浏览器插件: https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/page-assist-a-web-ui-fo/ogkogooadflifpmmidmhjedogicnhooa?hl=zh-CN
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AI逐风
1周前
千问3.5小尺寸模型发布 手机本地运行的大模型越来越强了。真正完全免费完全隐私 #qwen #千问
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千问大模型
3周前
最新旗舰模型Qwen3.5:来吧,展示! 原生多模态模型千问3.5,开源! 总参数397B 激活参数17B 极致性能 超高效率 2小时视频解析 支持201种语言 Agent能力大幅度提升 采用Apache2.0宽松型开源协议,免费下载商用 速来体验! #Qwen #千问 #千问大模型
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五里墩茶社
3周前
Qwen3.5发布,集成OpenClaw打造最强国产AI助手 通义千问正式发布Qwen3.5,并推出Qwen3.5系列的第一款模型 Qwen3.5-397B-A17B 的开放权重版本。这是一款原生视觉-语言模型。 配合近期大火的OpenClaw,集成Qwen3.5-397B-A17B,真能打造最强国产AI助手。 #ai #通义千问 #qwen @通义实验室
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生活放映室
2天前
openclaw本地部署千问3.5大模型 #openclaw #电脑知识 #大模型 #热点
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P1PFPV
3天前
AI失眠证 本地安装qwen3.5
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敢抢我神棍名号
1周前
小核弹-千问3.5及节点支持-qwen3.5 #comfyui教程 去小破站(B)获取选在链接
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Tony沈哲
1周前
本地 AI 推理平台 第十一期 Vol.11|Qwen3.5-9B 实测:代码 + VLM + Agent 这一期我们实测一个新的本地模型:Qwen3.5-9B。 它不仅是一个 9B 参数的代码模型,同时还是一个 VLM(视觉语言模型),支持图像理解。 所以这一期我设计了三个测试场景,看看这个模型在真实工程中的表现: 测试 1:纯 LLM 能力 让模型实现一个 OpenCV C++ 的直方图匹配算法, 主要观察: * 代码质量 * OpenCV API 使用 * 算法逻辑 看看一个 9B 模型本身的代码能力到底如何。 测试 2:VLM 多模态能力 因为 Qwen3.5-9B 是 多模态模型, 我们给它输入一张图片,让模型描述图片内容。 测试它的 图像理解能力。 测试 3:Agent 工程能力(重点) 在真实工程里,模型不仅要回答问题,还要 完成任务。 所以这一部分让 Agent 自动完成一个工程操作: 生成一个 OpenCV C++ 的直方图匹配函数 并自动保存为: histogram_match.cpp 通过这个例子可以看到: 模型能力 → 如何变成 Agent 的工程能力 这一期主要想回答一个问题: 一个 9B 的本地模型,在代码、视觉、多工具 Agent 场景下到底能做到什么程度? 如果你对 本地 AI 推理 / Agent / RAG / 小模型能力实测感兴趣,欢迎关注这个系列。 #Qwen #本地大模型 #LLM #VLM #Agent
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AI绘视玩家
5天前
Qwen3.5 提示词反推|提示词助手 安装与避坑指南 #ComfyUI教程 #ai短视频教程 #Qwen35 #提示词反推
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后浪的旅途
1周前
#ios技能 #AI模型手机本地部署#千问3.5
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AI踩坑指南
1周前
实测千问3.5 9B小模型,这么小的体积可以覆盖什么场景? 昨天千问3.5的一系列小模型和大家见面了,这些模型都很适合本地部署推理。我还是给大家先测评一下,不过你也可以自己本地推理,看看和我的测试一样还是不一样。欢迎留言告诉我哦 #千问 #qwen #ai干货分享 #零基础学ai #大模型评测
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麦汁服务器
1周前
本地模型推荐qwen3.5-27b#qwen2.5-27b
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ModelDaDa
1周前
一分钟用上本地小模型 🤩一分钟教你在 Windows 本地用上阿里 Qwen3.5 - 4B 大模型!超简单步骤,小白也能秒上手,赶紧来试试!#Qwen3.5 - 4B 模型 #本地部署 #阿里千问 #大模型使用 #Windows 操作 #LMStudio
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武小公子
1周前
本地Qwen3.5-35B-A3B,新安装nanobot,超级快,好用,感谢千问#qwen #nanobot #本地大模型
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AI踩坑指南
2周前
你可以在本地推理运行的最强模型!千问3.5 122B 实测! 作为千问3.5家族(除397B之外)最大的开源模型,千问3.5 122B的性能果然是开源模型里的顶尖水平。荣登最强本地开源模型的宝座!跟着我快速的了解一下它的性能和具体能力吧~ #千问大模型 #大模型本地部署 #ai干货分享 #零基础学ai #人工智能未来
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九章云极AladdinEdu
2周前
旗舰版千问3.5部署困难?三分钟带你一键部署! #AI大模型 #AI部署 #人工智能 #千问
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kate人不错
3周前
实测 Qwen3.5-Plus,性价比极高 千问 3.5 正式发布了,我重点实测了 Qwen3.5-Plus(开源 397B-A17B): - 架构:混合线性注意力 + MoE,基于 Qwen3-Next,推理效率高 - 体验:知识截止更新到 2026 年 - 多模态/OCR:论文图空间理解、反写铅活字、反光复杂大图、模糊小票文字识别 - 推理/指令遵循:40 字严格计数、红包礼仪规则抽象、年夜饭方案、7 语种翻译 - 复杂规则:让它当“产品政策审核员”找冲突、判案例、补边界 - 编程:生成气候数据故事网页、无限循环动画、复古终端文字冒险游戏 时间戳 00:00 Qwen 3.5 发布 01:17 多模态实测 04:37 推理能力实测 07:05 编程实测 #Qwen #Qwen35 #Qwen35Plus #千问 #开源AI
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郝点儿
1周前
一张 3090,真的能把 千问 3.5 35B 模型跑明白吗#本地ai #千问#ai #diy
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复利小老弟
1月前
阿里王炸!千问3.5模型开源炸场,到底有啥影响?#财经 #阿里千问大模型 #股民 #金融 #千问大模型
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云博士的AI课堂
7月前
阿里千问智能体本地部署 #人工智能#AI#大模型#智能体
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爱弹琴的程序猿
2天前
第40集 | openclaw保姆级安装教程 本地安装openclaw #openclaw本地安装 #人工智能 #openclaw接入智普 #openclaw接入千问模型 #openclaw本地大模型
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哈佛老徐抓AI趋势
3周前
大龙虾太烧钱怎么办?阿里发布千问3.5-Plus大模型,性能对标 Gemini 3 Pro,价格只要 1/18#Openclaw #AI智能体 #千问35Plus #Agentic #大模型
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清华鑫哥讲AI智能体
10月前
千问Qwen3好评如潮!应该用哪个模型? 昨天发布的千问3在各大社区都引起阵阵好评,可以说效果超出预期,即便是小尺寸的模型也是超过了DeepseekV3模型的效果,具体哪一个模型更好,哪一个模型适合在你的电脑上跑?#千问3 #qwen3 #qwen3本地部署 #千问大模型 #本地部署
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光之速递
2周前
阿里开源千问 3.5 大模型门槛大降 2 月 25 日阿里开源三款千问 3.5 大模型,性能全面超越前代,支持消费级显卡本地部署,API 调用成本低至 0.2 元 / 百万 token,大幅降低大模型应用门槛。#阿里千问35 #大模型开源 #AI普惠
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猫了个咪了喵
1周前
Cursor接入千问3.5 Plus深度体验:三个必须知道的真相 #AI编程 #千问大模型
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比格熊
3天前
今天用一下MINI MAX感觉比我本地做还好用 明天继续测试千问3.5 35B #AI编程 #本地大模型
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AI踩坑指南
2周前
千问3.5 35B A3B实测。小模型开始具备实用属性了吗? 千问今天发布了3.5家族的一些列小模型,有35B的MOE模型,27B的稠密模型和122B的中大型模型。 今天我就来测试一下这个装机量将会最大的35B模型,看看小模型离实用阶段还有多远。 #千问 #qwen #大模型部署 #大模型评测 #ai干货分享
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爱弹琴的程序猿
3天前
第39集 | 大龙虾跑本地大模型 mac ollama 千问大模型 #openclaw #人工智能 #openclaw本地大模型 #openclaw本地安装 #本地AI
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杨博士说AI
5天前
千问3.5真正开启AI应用元年! #千问 #Qwen35 #ChatGPT #Claude #Gemini
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看山的叔叔智能眼镜
5天前
千问Ai眼镜G1开箱测评评测视频镜片安装教程 千问Ai眼镜 G1 开箱 测评 评测 视频 镜片安装教程
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超视智镜配镜工作室
4天前
千问AI眼镜G1威灵顿款,自己在家也能配镜换镜!#千问G1 #千问G1眼镜
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看山的叔叔智能眼镜
3天前
千问Ai眼镜G1的镜片是如何加工出来的?夸克智能眼镜G1镜片 千问Ai眼镜 G1 的镜片 是如何加工出来的? 夸克智能眼镜 G1 镜片安装教程
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W先生的笔记
3周前
千问3.5登顶最强开源模型#千问 #ai
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雷神Thunderobot笔记本电脑旗舰店
2周前
游戏本变AI学习神器!雷神猎刃超竞版部署本地千问大模型教程 买游戏本只打游戏太浪费了!更新英伟达驱动安装Anythingllm配置千问大模型,本地运行不卡顿,AI秒变私教!#AI学习 #本地大模型 #千问大模型 #雷神猎刃 #RTX5060
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黎星🧚♀️
4天前
<<Open Claw保姆级部署➕避坑教程>> 本地部署➕飞书接入 open claw千问key版本超详细保姆级教程 跟着视频做,少走三小时弯路 #openclaw #AI助手 #本地部署 #超详细教程 #openclaw到底怎么玩
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kate人不错
1周前
Qwen3.5 小模型实测:0.8B 到 35B-A3B 这期视频我实测了 Qwen3.5 中小模型在本地端的真实表现: 你会看到: - 不同量化下的显存占用与推理速度差异 - 浏览器端 WebGPU 运行 0.8B 的体验 - 视觉识别/OCR 实测表现 - 9B 与 35B-A3B 在任务稳定性与效果上的差异 - LM Studio 关闭 thinking 的实操方法 - 在 OpenCode / Cline 中做工具调用与编码测试的结果 如果你也在找一套“能在本地跑、质量又够用”的模型组合,这期会很有参考价值。 时间戳 00:00 Qwen3.5 中小模型简介 00:50 格式与部署 02:21 显存与速度实测 03:40 视觉/OCR能力对比 05:33 本地实战案例 11:00 工具调用与编码测试 #Qwen35 #本地大模型 #Ollama #LMStudio #千问
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森哥·AI产品创业者
1周前
千问3.5的视觉理解秒杀传统自动化方案! #qwen35 #千问大模型 #Qwen大模型 #Qwen3大模型 #打工人的春节闲聊
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daftAI
1周前
豆包手机倒下,“千问手机”来了?? 一位美国大兄弟,做了个“千问手机”! 他用 Qwen3.5-27B + NVIDIA DGX Spark 实现 Android 控制,运行速度特别快。 模型用 Qwen3.5-27B:多模态,支持视觉+长上下文。 硬件用 NVIDIA DGX Spark,就是桌面上的小型金属盒子,128GB 统一内存,能本地跑 200B 以内模型,推理特别快。 #数码大玩家 #AI
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全球趋势洞察
3周前
阿里发布千问3.5性能媲美Gemini 3价格仅为其1/18 #阿里巴巴 #千问 #AI #大模型 #国产替代
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杨大哥
2周前
Qwen3.5 35b本地部署适配OpenClaw
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程序员御风
3周前
Qwen3.5 实测:会写代码,能读视频 原生多模态到底强在哪? #AI #Qwen #千问大模型 #人工智能 #开源
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海晏清的阳光海洋
1周前
各位朋友,3月2日,阿里放大招——开源千问3.5系列四款小模型,重点看这两款‘袖珍战神’:0.8B和2B!它们有多强?第一,体积小到离谱!0.8B模型压缩后仅300MB,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15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26万字超长上下文,长文档分析、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,妥妥的端侧智能革命啊!”#人工智能 #机器人 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋 @尹烨 @红衣大叔周鸿祎 @雷军
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大A重要消息汇总
3周前
千问3.5全面适配
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比格熊
2天前
Ai编程本地大模型实测 第一次完整的干了一件事!#AI编程 #MiniMAX #QWEN #千问 #大模型
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AI后端Marion
3周前
实测翻车!千问3.5写个小游戏烧了我1000万Token! #大模型实测 #千问35 #避坑指南 #AI写代码 #Token刺客 一、实测背景:用千问3.5开发3D小游戏 1. 测试目的:通过TRAE平台,使用千问3.5生成一个3D滑雪小游戏,测试其代码生成能力和实际效果。 2. 生成结果:经过多次对话优化,最终生成了一个滑雪场小游戏,支持方向转动,但存在bug(如滑出屏幕外)。 二、严重问题:Token消耗惊人 1. Token消耗:整个开发过程调用138次,消耗超1000万Token。 2. 换算理解:100万Token约等于一本书,1000万Token相当于10本书的量。 3. 成本计算:按千问3.5定价0.8元/百万Token,消耗约8-10元。虽然单价低,但消耗量巨大,若换成高价模型则成本爆炸。 三、对比测试:谷歌Gemini 3表现 1. 同样提示词:使用谷歌平台生成同款滑雪小游戏。 2. 对比结果: - 运动逻辑:谷歌Gemini 3更还原滑雪场景,运动逻辑更真实。 - 画面表现:两者差距不大,但谷歌画面稍好。 - 成本优势:谷歌平台免费生成在线APP,无Token消耗压力。 四、模型排名:千问3.5实际表现 1. 查询平台:主流大模型竞技场排名(人工反馈评估)。 2. 排名数据: - 千问3.5(3397B):排名第20,超越GPT-4.5,但与头部差距明显。 - 亮点模型:豆包Seed模型排名第4,GLM-5排名第12。 - 榜首:Claude Opus 4.6。 结论:千问3.5声势虽大,但实测效果和排名均未达顶尖,与闭源模型仍有差距。
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妙喵股事局
3周前
除夕夜炸场!千问3.5到底有多恐怖
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成宪说AI
3天前
谁跟你说AI大模型随便点点就能装上? 纯小白真的别在家瞎琢磨了! 今天实测本地部署, 从11点多弄到快2点, 整整2小时起步,还没算各种报错踩坑! 给你们一次性讲清楚3种部署: ✅本地部署 权限最大、自由度最高、硬件一次买长期用 长期成本最低,能随便换模型、接生态 ☁️云部署 方便但贵!一年服务器几千块 限制多,还得一直续费 🔘一键部署 看着简单,限制最多 很多就是为了卖你token 模型没得选,扩展性极差 市面上收费300-500真不是乱要, 官方更新快、版本bug多, 每装一次都要一行行命令排错, 时间成本真的很高。 Mac已经算最简单的了, 小白自己配真的很容易崩。 专业事交给专业人,少走弯路比啥都强! #AI本地部署 #大模型部署 #OpenClaw教程#OpenClaw上门安装#openclaw安装
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Ai老炮海哥
8月前
阿里巴巴千问3登苹果! #显卡 #GPU #算力 #阿里巴巴 #苹果
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自由职业架构师 | 嘉姐
1周前
#ai零基础学习教程 搞不懂代码的我,用千问3.5搭了个AI工作流 “40+才学AI,晚吗?” 半年前,我根本连代码都没接触过。 现在,我有了自己的自媒体AI工作流。 千问3.5这次升级太狠了—— ✅ 右边实时预览思考过程(像Claude) ✅ 右下角一键改写风格、仿写、下载PDF ✅ 窗口自带行号,沟通改稿时说“第12行删掉”,它秒懂 ✅ 支持图片、PDF、Excel, 我帮客户上传淘宝详情页,它告诉我: “赠品字体太小,用户看不见; 运费险没标‘免费’,信任感打五折。” ——这种生意人的直觉,国外AI真没有。 上周我靠它: • 接了几个客户,咨询量涨37% • 生成小红书爆款标题(带钩子+信任+行动结构) • 把《论语》翻译成女儿能听懂的白话故事 你用AI,卡在哪个环节? 是写不出标题?看不懂数据?还是怕碰技术? 👇 评论区告诉我。 #千问3.5 #ai #AI工作流 #真实使用分享
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华
4天前
快来看!我用千问给你分享了一个内容,点击链接或复制整段内容,打开「千问 APP」即可获取。 冻物橘貓寶寶在酒店地典 !c8b53LzuR6!
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不想老的夹心层
1周前
千问3.5大胜,结果主帅走了,团队散了 据说deepmind的大牛接手,为啥这么魔幻?我来拆解 #阿里 #aigc #阿里千问 #零距离看懂财经 #大模型
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靠谱学长的代码库
5天前
阿里mnn chat本地模型对话测试(胡言乱语 #大语言模型 #qwen #千问 #豆包 #ai
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wwwwwwky0201
1周前
《鱼丸资源屋》千问请客38节活动38ai办事卡保姆级获取攻略#千问38请客 #ai办事卡 #ai办事卡获取攻略 #千问请客 #千问38节活动
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AI踩坑指南
1周前
千问3.5 27B实测!SOTA的实力,稠密模型依旧强大! 千问3.5家族中小模型的最后一块拼图,27B稠密模型实测。顶级SOTA性能!稠密模型还是你大爷。 #qwen #千问大模型 #ai干货分享 #普通人学ai #ai零基础入门教程
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交流买基的文哥
3周前
#AI大模型 #千问3.5 #谷歌gemini
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蛇口费雪和不二家
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千问3.5,Deepseek V4,卷疯了,不睡觉了 #真实生活分享计划 #千问#deepseek#ai人工智能#投资理财
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于见专栏
3周前
除夕阿里放大招!千问3.5-Plus开源登顶最强开源大模型,性能对标Gemini,成本极低、速度超快,重塑AI行业格局!
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小工蚁
3周前
OpenCode如何配置本地部署模型 #小工蚁 #通义千问 #opencode
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最新发布时间:2026-03-13 06:06
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