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智东西3周前
马斯克惊呼太强了！阿里Qwen开源四款小模型 Qwen3.5-0.8B、Qwen3.5-2B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B，引发外网热议，在iPhone17pro上都能实现飞速运行，回答速度堪比云端。#马斯克 #阿里巴巴 #Qwen #千问大模型
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敢抢我神棍名号3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3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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沪上码仔AI3周前
#qwen3.5 #LLM #开源大模型 #mac #本地部署 在Mac book上本地部署qwen3.5大模型测试结果。使用LMStudio进行本地部署大模型。实测qwen3.5最新开源大模型。
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AI技能研究社1周前
Qwen3.5-27B Opus蒸馏版实测 实测注入Claude Opus数据的Qwen3.5蒸馏版，解决原生报错并支持长任务稳定运行。#Qwen35蒸馏版 #ClaudeOpus #AIAgent #本地大模型 #编程助手
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挽风听雨2周前
超简单OpenClaw+Qwen3.5-Plus+QQbot #openclaw #养龙虾 #OpenClaw#qwen3 #龙虾部署 #openclaw部署
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IT咖啡馆1月前
深度实测Qwen3.5，原生多模态表现如何 #AI新星计划 #qwen #千问大模型 #IT咖啡馆 #大模型
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Tony沈哲2周前
本地 AI 推理平台 第十三期 Vol.13｜OpenClaw 接入本地推理：Qwen3.5-27B 实测 这一期测试一个比较有意思的组合： OpenClaw + 本地 AI 推理平台 + Qwen3.5-27B 模型。 我将 OpenClaw 接入到我正在开发的 本地 AI 推理平台， 让 OpenClaw 使用本地模型作为 推理后端。 本次使用的模型是： Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Distilled（MLX 4bit） 这是一个基于 Qwen3.5-27B 的模型，并蒸馏了 Claude Opus 风格行为， 同时使用 MLX 框架 + 4bit 量化进行本地推理优化。 需要说明的是： 这个模型 并不是真正的 Claude， 而是一个 Claude 风格的蒸馏模型。 在这一期视频中主要演示： 1️⃣ OpenClaw 接入本地推理平台 通过接口让 OpenClaw 使用 本地 AI 推理平台作为推理后端： OpenClaw ↓ 本地 AI 推理平台 ↓ Qwen3.5-27B Claude Distilled 这样 OpenClaw 就可以使用 本地模型进行推理。 2️⃣ Qwen3.5-27B Claude Distilled 简单实测 通过几个简单示例测试模型能力： 代码生成能力 概念解释能力 实际使用体验 例如： 生成 OpenCV C++ 直方图匹配算法 解释 Transformer 为什么可以处理长文本 这一期主要展示的是： 如何让 OpenClaw 接入本地模型推理能力， 并测试 Qwen3.5-27B Claude Distilled 的实际效果。 如果你对 本地 AI 推理、Agent 架构、或 AI 系统开发感兴趣， 欢迎关注这个系列。 我会持续记录 本地 AI 推理平台的开发过程与实验。 #OpenClaw #抖音养虾人俱乐部 #Qwen #本地大模型
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郝点儿3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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kate人不错3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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ModelDaDa3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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Ai 学习的老章2周前
神操作再现，单卡3090 起跑！Claude-Opus蒸馏Qwen3.5-27B #大模型#蒸馏 #程序员
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AI赚钱研究社1月前
Qwen 3.5中杯发布：本地部署教程 深度解析 Qwen 3.5 各版本差异，分享 35B-A3B 本地部署避坑参数与显存优化技巧。#Qwen35 #大模型 #vllm #SGLang #本地部署
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奶黄包💋5天前
Qwen3.5-35B视觉多模态本地跑通，性价比炸裂💥 在2026年的今天，想跑大模型还要花几十万买H100/A800？NO！ 🙅‍♂️今天给大家展示一套“极度务实”的国产化AI推理服务器方案。 CPU： 国产之光海光3490（16核32线程） 显卡： 2张 RTX 4090 48GB 魔改版（显存翻倍，快乐翻倍！） 目标： 完美运行 Qwen3.5-35B-A3B-FB8 视觉多模态模型！ 总成本不到专业卡的零头，性能却足以应付绝大多数私有化部署场景！🔥 🤖 为什么选这套配置跑 Qwen3.5-35B？ 1️⃣ 显存才是硬道理！💰 Qwen3.5-35B 是一个巨大的模型。 FP16精度：需要约 70GB+ 显存。 INT4量化：需要约 20-24GB 显存。 但是！ 我们要跑视觉多模态 (Vision) + 长上下文 (Long Context) + 高并发。 图像编码需要额外显存。 KV Cache 在长文本下会吃掉大量显存。 双路4090 48G = 96GB 总显存。这意味着你可以： ✅ 轻松运行 FP8/INT4 精度的全量模型。 ✅ 预留充足显存给 高分辨率图片输入。 ✅ 支持 更长上下文 (32k+) 而不爆显存。 ✅ 甚至可以做小规模的 LoRA 微调！🛠️ 2️⃣ 海光3490：被低估的国产老将 🇨🇳 很多人觉得16核不够用？ 在推理 (Inference) 场景下，瓶颈主要在 GPU 和 PCIe带宽，CPU主要负责数据预处理和调度。 海光3490基于Zen架构，PCIe通道数充足，能喂饱双卡数据流。 重点： 在信创、政企、涉密场景，国产CPU是刚需。这套方案完美符合“自主可控”要求，且成本极低！ 📝 总结 这套 “海光3490 + 双4090 48G” 的方案，是2026年中小型企业、科研实验室、极客玩家部署私有化大模型的版本答案。 不要迷信原厂标，适合业务的才是最好的！如果你也想搭建自己的AI大脑，这套作业可以直接抄！📝 #大模型 #Qwen35 #国产芯片#RTX4090 #多模态AI
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kate人不错1月前
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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AI技能研究社2周前
5090 vLLM 部署 Qwen3.5-27B-NVFP4 手把手教你 5090 部署 Qwen3.5 27B，解决 Docker 换源与 NVFP4 量化难题。 *参考github：aliez-ren/vllm-qwen3.5-nvfp4-sm120#Qwen3527B #RTX5090 #vLLM #大模型部署 #深度学习
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薛定谔的叨叨1周前
阿里千问qwen3.5-35B-A3B大模型本地部署体验，实现养龙虾模型自由#大模型 #本地大模型 #部署大模型
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AI逐风3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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程序员御风1月前
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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IT产品及方案专业供应商__田工3天前
1534 纯本地openclaw+Qwen3.54b运行环境 #openclaw
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沐凌熙3周前
Qwen3.5小模型实现手机端本地运OCR兼顾效率与隐私 #Ai #电脑 #科技
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liuweiqing4天前
记录一次失败的DPO微调LLM过程 代码：https://www.kaggle.com/code/liuweiq/dpo-only-qwen3-5
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算力实验室2周前
Qwen 3.5 122B大模型测试 #大模型 #显卡 #服务器 #显卡测试
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Aiwood爱屋研究室3周前
开源绝唱？如何在Comfyui部署qwen3.5
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用户7938744820683周前
小模型超智能，3000元本地流畅运行Qwen3.5 系列模型 #随变ai随便玩 #这也能开播
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码上架构1月前
Qwen3.5 多模态实战 使用Qwen3.5 来做 OCR 和目标检测任务 #ai #大模型 #qwen #ocr #目标检测
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子龙爱分享5天前
我量化了Qwen3.5_35B！显存速度质量全拉满+本地养虾 完犊子！我不小心把Qwen3.5_35B量化了！显存速度质量全拉满+联网技巧，OpenClaw本地轻松养虾！50系显卡的春天#openclaw #本地模型 #ai #开源 #分享
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小天fotos1月前
Qwen3.5-27B太好玩，不小心养了一窝龙虾 #ai新星计划 #抖音年味新知贺岁 #openclaw #qwen #4090魔改
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通义实验室1月前
除夕！Qwen3.5来了！我们很高兴正式发布 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，作为原生视觉-语言模型，在推理、编程、智能体能力与多模态理解等全方位基准评估中表现优异。 亮点速览： ✦ 基于混合结构，397B总参/17B激活，能力匹配>1T参数的Qwen3-Max； ✦ 原生多模态设计，同等规模下超越Qwen3-VL； ✦ 覆盖201种语言； ✦ 在代码生成、智能体推理与多模态理解方面表现卓越！ #Qwen #千问大模型 #大模型 #除夕 #新年快乐
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周辉10月前
阿里Qwen3模型实战：图片转网页，轻松上手 视频简介： 中文：本视频展示了如何利用阿里开源的Qwen3模型和腾讯的EdgeOne MCP工具，通过一张图片快速生成HTML页面。全程演示了从图片上传到生成公网可访问URL的完整流程，展现了AI技术在网页开发中的强大应用。 English: This video demonstrates how to use Alibaba's open-source Qwen3 model and Tencent's EdgeOne MCP tool to quickly generate an HTML page from a single image. The entire process from image upload to generating a publicly accessible URL is showcased, highlighting the powerful application of AI technology in web development. 时间轴： 中文时间轴： 00:00 视频开场，展示生成的HTML页面 01:16 介绍阿里Qwen3模型的特点和开源情况 03:40 演示如何使用EdgeOne MCP工具生成HTML页面 05:33 展示生成的HTML页面与原图的对比 07:20 总结AI技术在网页开发中的应用 English Timeline: 00:00 Video introduction, showcasing the generated HTML page 01:16 Introduction to Alibaba's Qwen3 model features and open-source status 03:40 Demonstration of using EdgeOne MCP tool to generate HTML page 05:33 Comparison of generated HTML page with the original image 07:20 Summary of AI technology applications in web development #Qwen3 #EdgeOne #MCP #HTML生成 #AI网页开发 #阿里开源 #腾讯技术
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肝帝AI7月前
更快的Qwen3-Coder来啦 千问3半夜炸塘，发布极速版Qwen3 Coder，全称Qwen3 Coder Flash 包含3个特性：1，超强的Agent能力；2，超长上下文；3，已经正式开源。 RTX4090、RTX5090都可以跑 #qwen3 #通义千问 #ai编程 #qwen3coder #大模型
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再见静无言3周前
#qwen3.5 #ai #agent#自动操作电脑 利用本地的qwen3.5 9b量化模型借鉴autoglm项目让agent自主操作自己的电脑，可玩性较强
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Aiden2周前
ComfyUI-Qwen3.5本地的安装方法 #AIGC#COMFYUI#comfyui教程#comfyui设计#runninghub
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珑京科技10月前
一个视频告诉你5090跑deepseek和qwen3效果如何 我们搞了一张RTX 5090 32G来测试deepseek和刚发布的千问qwen3的对比效果 .. 快看看效果如何，欢迎评论区讨论！ 测试配置： GPU：RTX 5090 32G CPU：AMD Ryzen 9950x 内存：VENGEANCE DDR5 5200MT/s CL38 4x48GB（共 192G内存） 模型：DeepSeek R1 32b.14b / Qwen 3 32b.30b.14b 上下文8K #显卡#AI#人工智能#Deepseek#qwen
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五里墩茶社1月前
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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大曼哒1周前
本地部署智能体：Qwen3.5 + Claude Code 本视频将演示如何使用 Llama.cpp 和 Claude Code 在本地安装 Qwen3.5 4B 模型 #claude #ai编程 #千问qwen #ai #智能体
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小天fotos1月前
用Qwen3.5做一个Tutor Skill数学题转讲解视频 #ai新星计划 #抖音年味新知贺岁 #qwen35 #qwen #skills
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杨大哥3周前
Qwen3.5 35b本地部署适配OpenClaw
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小天fotos1月前
测完Qwen3.5，我哭了，期待了好久的场景终于实现了 #ai新星计划 #抖音年味新知贺岁 #qwen35 #qwen3 #AI教育
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王耀鐭1周前
本地部署Qwen3.5: vllm VS llama.cpp #大模型部署 #大模型 #学习日常
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鱼季3天前
一个app就能帮我解决生活小难题！#千问app #千问 #生活服务 #阿里最强最新qwen
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鱼季4天前
一个app就能帮我解决生活小难题！#千问app #千问#生活服务#阿里最强最新qwen
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鱼季4天前
一个app就能帮我解决生活小难题！#千问app #千问#生活服务#阿里最强最新qwen
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山⛰️1周前
本地部署大模型，8GB显卡，也能有还不错的表现啊，直接就帮我完成部署了#openclaw #qwen3.5 #4060ti
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lukeewin6天前
终于本地跑起来了大模型 | 本地化部署Qwen3.5大模型 | 本地部署多模态大模型 #多模态大模型 #大模型 #ai #人工智能 #Qwen3.5
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鱼季3天前
一个app就能帮我解决生活小难题！#千问app #千问 #生活服务 #阿里最强最新qwen
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鱼季3天前
一个app就能帮我解决生活小难题！#千问app #千问 #生活服务 #阿里最强最新qwen
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芦苇草server1周前
4090 96G显存Qwen3.5-35B实时视频语言测试 #SGLANG框架 #本地模型部署# Live-VLM-WebUI #多模态大模型 #视觉语言测试
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遇见AI3天前
ClaudeCode+Ollama本地部署 当热门流行AI工具遇上以9B参数碾压gpt-oss-120b的Qwen3.5，这绝对是极具性价比的组合。Claude 系列模型确实强大，但高额的定价对新手和普通玩家太不友好。Claudecode + Qwen3.5这套组合其实已经能满足80%的场景，完全本地运行，不产生Token费用，容错率极高，非常适合新手学习和普通玩家日常使用，AI时代已经来了，你还在等什么呢？#claude #qwen #ollama #AI工具 #AI编程
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霍格沃兹软件测试开发1月前
Qwen3.5 四款模型发布 当 35B 可以挑战 235B，问题就不只是模型大小。 Qwen3.5 释放的信号，可能意味着参数时代正在进入下半场。 规模、长上下文、RL——真正的变量到底是什么？#qwen #人工智能 #自动化测试 #大模型
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AI绘视玩家1周前
Qwen3.5 破限 无审核模型更新 #comfyui教程 #aigc #ai教程
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艾来自媒体1周前
#阿里千问 #阿里最强最新qwen#千问
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唐国梁Tommy1月前
Qwen 3.5 为何爆火？ 从架构到应用：MoE、混合注意力、Agent 工作流一次讲透 #Qwen3 #AI大模型 #多模态 #通义千问
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AGI_Ananas2月前
Qwen3-Max-Thinking编程能力，逻辑推理实测 全网都在说阿里云最新的 Qwen3-Max-Thinking 逻辑无敌。 为了验证它的真实水平，我给 Qwen3-Max、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 3 Pro 准备了三轮测试： 架构测试：用 Python 手搓一个命令行“操作系统”，看逻辑严密性。 空间测试：用 Ursina 引擎写一个 3D FPS 射击游戏，看空间想象力。 智商测试：高难度逻辑陷阱与蒙特卡洛模拟，看推理深度。 有的模型写出的游戏丝滑流畅，有的模型连“敌人”都刷在墙里... 如果你正在纠结该用哪个 AI 写代码，或者想知道国产大模型的真实水平，这期视频绝对能帮你省下冤枉钱。 第一轮：手搓 Python 操作系统（Claude 秀翻全场？） 第二轮：3D FPS 游戏开发（Qwen 翻车现场/Gemini 表现如何） 第三轮：逻辑陷阱与数学推导（Qwen 的高光时刻！） 总结：工程师选 Claude，科学家选 Qwen？ #Qwen3Max #通义千问 #大模型 #AI编程助手推荐 #Gemini
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羊群中无助的狼3周前
#copaw 手牵手小白本地部署教程 #copaw 本地安装教程 如果有不懂的或者需要安装的 可以留言 有偿代安装
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澳門AI佬3周前
国产 AI 太牛了！阿里巴巴Qwen3.5（2B 6bit量化版）在 iPhone 17 Pro 上纯本地实时跑通了！ 不用联网、不用云端，飞机模式下秒出超详细巴黎7天旅行攻略！ 隐私拉满、速度飞起（MLX优化），性能直逼4倍大的模型！ 小模型真的要把大模型卷翻了？#每日ai #qwen3.5
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AI邓布利多1周前
阿里巴巴Qwen3.5-Max-Preview在LMAren
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鱼季4天前
一个app就能帮我解决生活小难题！#千问app #千问#生活服务#阿里最强最新qwen
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AI技能研究社3周前
SGLang部署Qwen3.5-27B实战踩坑记录 详解 SGLang 部署 Qwen3.5 27B 流程，攻克工具调用、显存优化及 OpenClaw 对接等 5 大实战坑位。#SGLang #Qwen35 #大模型部署 #AIAgent #人工智能
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小哥比尔1月前
qwen 3.5 PLUS 测试 3 简单编程 #aigc #ai #openclaw #clawdbot ##qwen
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一蛙AI2周前
Qwen3.5上用Claude最新工具调用方法 如果你的 AI Agent 可以通过“按需搜索工具”并编写代码来编排数十个工具调用，而不是让大语言模型（LLM）逐一处理，从而大幅降低 Token 消耗，会怎样？ 在这段视频中，我们将 Anthropic 工程博客中提到的两种高级工具调用模式，实现在我们自定义的 Python 和 React AI Agent 中：即工具搜索工具（Tool Search Tool）以及通过代码执行沙箱实现的程序化工具调用。 这些并非 Claude 的专属功能。它们是通用的 Agent 设计模式，你可以将其应用于任何模型或框架。 我们对这两种方法进行了侧重对比，将传统的工具调用与程序化执行进行衡量，并在 Claude Haiku 和运行在 RTX 5090 本地环境下的全新 Qwen 3.5 27B 上运行了相同的任务。 #大模型 #Qwen #aiagent #openclaw
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Ai 学习的老章1周前
vLLM 紧急补丁！Qwen3.5 越跑越蠢，元凶找到了 Qwen3.5 的大模型用了 Mamba 加 Attention 的混合架构，两种层共享 GPU 上同一套缓存空间。Mamba 往里写的是 32 位浮点数，attention 用的是 8 位或 16 位。一个缓存块先被 Mamba 用过，回收后分配给 attention，旧数据在新的精度下直接变成了 NaN。更坑的是，attention 的掩码机制用的是乘以零。零乘正常数字等于零，但零乘 NaN 还是 NaN。脏数据就这么一路扩散，所以服务刚启动没事，跑一阵之后精度才悄悄往下掉。 这种 bug 排查起来最折磨人，你查模型、查数据、查 prompt，全都没问题。但输出就是在变差。vLLM 这次修复方案很朴素：新分配的缓存块，用之前先清零。性能代价不到百分之一。只要你在跑 Qwen3.5 混合架构，建议尽快升级。 除了这个，0.17.1 还正式支持了 Nemotron 3 Super。英伟达 120B 参数的开源模型，OpenClaw 排行榜杀进前五，前五里唯一的开源选手。现在 vLLM 一航命令就能部署了。
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您在查找“qwen3.5在哪访问”短视频信息吗？帮您找到更多更精彩的短视频内容！最新发布时间：2026-03-26 05:44

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