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46wg2周前
在vllm轻松关闭qwen3.5 推理功能 只需要一行参数轻松关闭qwen3.5推理。 #vllm #qwen #qwen3 #think #关闭推理
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AI随风2天前
编程能力大加强，Qwen-3.6-plus 前后端编程测试 本视频介绍了 Qwen3.6-plus 大模型的前后端测试 Qwen-3.6-plus 特点 默认支持100万上下文窗口 显著提升的智能体编程能力 更出色的多模态感知与推理能力 测试案例 注意： 本次测试客户端阿里开发工具 Qoder 进行测试，已经内置 Qwen-3.6-plus 模型 测试流程仍然是按照先 plan->执行， 一个需求对话不超过 5 轮 #AI编程 #Qwen #千问 #AI编程工具
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卢菁老师讲AI11月前
通义千问qwen3 如何通过参数控制思考过程？ #通义千问 #qwen3 #qwen #ai大模型 #人工智能
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AI躺平养龙虾🦞1周前
养龙虾之LLM 篇#openclaw #macstudio #macmini #llm #qwn3.5
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Tony沈哲4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技能研究社3周前
oMLX 框架部署Qwen3.5 实测oMLX让Qwen3.5生成速度提升4.14倍，解决长上下文响应慢与智能体解析报错难题。#oMLX #Qwen35 #Mac #本地大模型 #AI智能体
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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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橙色溪流6天前
阿里深夜突袭！Qwen3.5Omni全模态大模型重磅发布🔥 该模型展现出卓越的全模态感知与生成能力。在音频/音视频的理解、推理和交互任务上共取得了 215 项子任务/Benchmark 的 SOTA 成绩。 其中，通用音频理解/推理/识别/翻译/对话全面超越 Gemini-3.1 Pro，音视频理解能力总体达到 Gemini-3.1 Pro 水平，同时视觉/文本能力达到同尺寸 Qwen3.5 模型效果。 Qwen3.5-Omni 的交互能力也得到加强。支持了语义打断、WebSearch和复杂 Function Call 的调用能力、端到端的语音控制和对话和音色克隆。 可以说这是用行动回应了小米mimo-v2，也开启了国产全模态AI的军备竞赛。 期待未来国产AI大模型越来越强！ #国产大模型 #开源项目 #ai工具学习 #qwen #科技下一站
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Ai 学习的老章3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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小宇玩AI1天前
阿里放大招！千问3.6编程能力直逼世界第一，还免费用 两天前阿里偷偷发了 Qwen3.6-Plus，编程跑分直逼 Claude Opus 4.5，推理速度快3倍，价格只要十分之一。 这条视频从架构原理、Benchmark 数据、实测案例、价格对比四个维度，帮你搞懂这个模型到底强在哪，对普通人意味着什么。#Qwen #千问 #阿里巴巴 #AI编程 #大模型 #Claude #人工智能
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郝点儿1月前
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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lukeewin2周前
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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薛饿喵的腚1周前
#qwen3.5 #手机本地部署大模型
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AI技能研究社2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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kate人不错1月前
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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通义实验室10月前
手机也能跑 Qwen3？手把手教你部署！ 全球开源模型冠军 Qwen3 、端到端全模态模型 Qwen2.5- Omni 在手机上也能跑通啦！Android、 iOS、桌面端通通安排～ #通义 #Qwen #大模型 #教程 #涨知识
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刘东-长乐未央1周前
mac 使用 oMLX 本地运行 Qwen 3.5 AI模型 文字版内容，请看课程讲义文档：https://clwy.cn/courses/openclaw 注意：本课程使用oMLX部署，仅支持M 系列芯片的Mac。 Windows 用户，请改为Ollama或LM Studio。 #oMLX #千问 #Qwen #AI大模型
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懂AI的引路哥1周前
本地Qwen3.5 9B接OpenClaw #Qwen3.5 9B #OpenClaw #模型调优 #本地部署 #bug修复
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千问大模型3天前
能力全面跃升，更稳定更可靠！ Qwen3.6-Plus显著增强了智能体编程能力，默认支持100万上下文窗口，拥有更出色的多模态感知与推理能力！ #Qwen #AI #大模型
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深火小号20241周前
llama.cpp一键优化35B 256K 40t/s 硬件配置CPU：i5-12400F内存：32GB显卡：RTX 4060Ti 16GB 模型与设置模型：Qwen3.5-35B-A3B Q4_K_M上下文：256K推理速度：稳定 40 token/s工具：llama.cpp + LlamaOptGUI 一键测速优化参数 方案本地部署大模型对接 OpenClaw，永久免费养虾，离线可用、无 Token 消耗、隐私安全 工具https://wwauw.lanzouu.com/i3ujt3lp45hg 密码:epri#openclaw #本地大模型 #llama
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Tony沈哲3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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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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AI技能研究社1月前
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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橙色溪流6天前
本地运行大模型：该省的省，该花的花！ Unsloth✖️MLX ，拉爆本地推理效率！ Qwen 3.5 采用了全自注意力（Self-Attention）+ GatedDeltaNet 的混合架构。这种设计有一个致命弱点：不同的架构组件对精度丢失的敏感度天差地别。 如果你给每个权重都强加相同的位宽（比如粗暴的 4-bit），结果就是灾难。底层数据显示，在同一套量化方案下，`lm_head` 张量的 KL 散度（KLD）只有极低的 0.05，稳如老狗；但像 `linear_attn.out_proj` 这种核心输出层，KLD 直接飙到 6.0！ 这两天，Unsloth 的Dynamic 2.0 逐张量量化技术被完美移植到了针对 Apple Silicon 优化的 mlx 原生管线中 。 具体的效果我会持续跟进分享。 #科技下一站 #本地大模型 #开源项目 #ai工具学习 #超好用的ai指令分享
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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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AGI_Ananas8月前
Qwen3-235B & Qwen3-Coder 超深度解析 本期视频为你带来一场极致深入的技术解析，全面拆解阿里通义千问 Qwen3 最新发布的两个重磅模型：Qwen3-Coder 与 Qwen3-235B-A22B。 模型架构 / 参数规模 / 性能对比 Coder 编码能力实测 混合专家机制（MoE）亮点解析 中文与多语言支持能力 API、开源情况 本视频为想真正了解 Qwen3 系列模型的开发者、AI从业者、模型评测爱好者量身打造，信息密度爆表，看完你将对国产大模型生态有全新认知！#Qwen3 #Qwen3Coder实测 #编码模型 #模型性能测试 #参数规模解析
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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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奶黄包💋1周前
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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机隐软件开发1周前
8G显存笔记本跑小龙虾，Openclaw +OLLAMA +Qwen3.5#openclaw #小龙虾 #ollama #大模型
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IANAI1天前
Gemma 4炸场！谷歌开源模型碾压Llama 4 谷歌重磅发布Gemma 4开源大模型家族，在数学、编程、逻辑推理等核心基准测试中全面超越Llama 4和Qwen 3.5。更关键的是，这次采用Apache 2.0许可证，彻底取消商业限制。从4GB手机到单张4090显卡，四款模型覆盖全场景部署。最具突破性的"思考模式"让AIME数学得分从20.8%飙升至89.2%，开源模型首次触及封闭系统的推理天花板。 亮点： • 旗舰级31B稠密模型 + 26B MoE架构，128个专家网络仅激活3.8亿参数，算力节省87.5%却保持97%性能 • E系列支持原生音频处理，4-6GB内存的手机和笔记本即可运行OCR与语音转录 • Apache 2.0 + 链式思维推理 + MoE高效架构，企业级本地AI部署的游戏规则改变者 #Gemma4 #谷歌开源 #本地部署 #MoE架构 #开源AI
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通义实验室11月前
Thinking Budget：让大模型灵活思考 Qwen3 引入了“思考模式”和“非思考模式”，使模型能够在不同场景下表现出最佳性能。 在思考模式下，模型会进行多步推理和深度分析。 在非思考模式下，模型优先追求响应速度和效率，适用于简单任务或实时交互。 #通义#Qwen3#大模型 #科普 #涨知识
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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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杨竹筠11月前
国产开源模型封神时刻 阿里千问三震撼发布 阿里王炸！最新Qwen3大模型，成本仅需DeepSeek-R1的1/3，国内首个“混合推理模型”，性能登顶全球开源模型！超越DeepSeek-R1、OpenAl-o1！成为全球第一！ 但Qwen3真正震撼的地方，根本就不在于性能，它最大的奇迹到底是什么呢 #阿里千问3登顶全球最强开源模型 #阿里巴巴 #开源模型
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AI 博士嗨嗨8月前
个人电脑最强AI模型，Qwen3-30B本地部署教程！ #qwen3 #本地部署 #Ollama #AI模型 #大模型
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司波图8月前
拼好机！2500元装一台AI服务器！vLLM张量并行性能暴涨 💥2400元预算挑战AI算力天花板！本期视频，我们解决了Radeon VII / MI50 等 gfx906 架构显卡长期以来无法使用 vLLM 张量并行的痛点！ 我们将全程展示如何用两张“过气”Radeon VII显卡，搭配X99“洋垃圾”平台，组装一台总价仅2397元的AI算力服务器。通过社区大神 nlzy 提供的特制Docker容器，我们成功解锁了vLLM的张量并行功能，在Qwen3 32B量化模型上实现了98 tokens/s的并发推理速度，性能是Ollama的6倍以上！ 视频最后，我们还将通过Open WebUI，实战演示8个用户同时访问这台服务器的流畅体验！ 本期硬件配置清单 (总计: ~2397元) 显卡 (GPU): AMD Radeon VII 16GB x 2 (二手 ~1600元) 主板 (Motherboard): 精粤 X99M-PLUS (~300元) 处理器 (CPU): Intel Xeon E5-2680 v4 (56元) 内存 (RAM): 海力士 ECC REG DDR4 8GB x 4 (176元) 硬盘 (Storage): 512GB NVMe SSD (~150元) 电源 (PSU): 额定850W 金牌认证电源 (二手 115元) 【本期方案超详细文字版教程】 为了方便大家复现，我们已经把今天所有用到的命令、链接，以及一份超详细的文字版部署教程，全部整理好，放到了UP主的Gitee主页上！ 直达链接：https://gitee.com/spoto/R7vllm 如果觉得本期视频对你有帮助，请务-务-务必 点赞、投币、收藏 三连支持一下UP主！你们的支持是我爆肝更新的最大动力！感谢大家！ #AI #AMD #vllm #服务器 #装机
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嗒1周前
qwen3_5_0_8B模型语句纠正能力 视频录制的是千问3.5 0.8B小模型，在纯CPU电脑上的使用展示。0.8B模型在纠正短句错字或语法错误的能力上比较一般，它能发现语句中存在问题的地方，但并不能完全正确修改；对于要求直接修改的语句，它也不能很好地遵从格式要求。毕竟这是一个极小模型，逻辑能力和知识储备量都不够。 这个模型占用的内存大概有2G，但启动时内存占用约2.5G左右。这台虚拟机电脑的总内存是4G，现在CPU已经跑满，内存也接近跑满了，这里显示使用约1.3G，但实际上模型启动时非常消耗内存。这个Q8量化的模型，大概有800兆，属于比较常规的GGUF量化效果，表现确实一般。 后面换了另一个模型，这个模型是通过Opus 4.6蒸馏数据进行微调过的，反馈效果会更好一些。使用的工具是llamacpp，它现在支持UI网页，默认把模型的思考部分折叠起来，只输出实际内容。这里因为隐藏的思考部分比较多，折叠起来避免干扰下方的最终输出内容。而且这个模型是跑在本地真实机器上，所以运行速度会比较快。
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东日10月前
qwen3-30b-目前推荐使用的本地大语言模型 可以选择8845hs机器,推理速度最快24tokens/s
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智慧办公坊1周前
Qwen 3.5本地部署全攻略 2026算力大饥荒：别再排队等API #Qwen3.5 #ai教程
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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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产品君11月前
盘点一周AI大事(5月4日)｜跟ChatGPT结婚？？ 盘点一周AI大事 Grok 3.5下周上线，能根据第一性原理，推理出网络上根本不存在的新知 o3 Pro和DeepSeek R2下周发布 阿里发布最强开源混合推理模型Qwen3，满血版跑分超越o1和R1 Deepseek发布最强开源数学推理模型Prover-V2 Claude上线第三方服务集成和深度研究 #ai新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #DeepSeek
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瑞克老张有话说8月前
阿里连续开源三个模型，干懵硅谷 #大模型 #AI #阿里 #Qwen 一周内连续开源三个核心模型，从通用到编程到推理，通通霸榜，这就是新时代AI开发基础设施阿里云的实力，也是中国开源模型地位的进一步体现。
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AIGCLINK1年前
基于cursor使用推理模型claude3.7调用MCP服务 Cluade3.7+Cursor+MCP：1、claude发布推理模型claude3.7；2、在cursor中调用MCP服务，实现多个AI员工同时辅助干活；3、Qwen发布推理模型qwen2.5-max #qwen #claude推理模型 #cursor #mcp协议 #mcp服务
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九天Hector9月前
Qwen3接入MCP，企业级智能体开发实战！Qwen3原生MCP能力解析｜MCP Client源码级开发｜Qwen-Agen接入海量MCP高效搭建智能体！#ai #Qwen3 #mcp #ai新星计划
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小工蚁3周前
Ktransformers发布新版本支持Qwen3.5等模型 #小工蚁 #大模型推理 #开源软件
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茶桌财经·老孟1月前
新闻标题： 阿里除夕夜开源Qwen3.5大模型，A股算力、应用与生态伙伴全面受益 简要概括： 2026年2月16日（除夕夜），阿里巴巴宣布将开源新一代千问大模型Qwen3.5，该模型实现了模型架构的创新。此举旨在降低AI应用门槛、繁荣开发者生态，并推动其“AI to C”战略落地。 核心影响与受益链条： 1. 算力基础设施直接受益：大模型训练与推理需求激增，利好服务器、IDC、芯片、光模块、温控等硬件供应商。例如，浪潮信息作为阿里云AI服务器核心供应商，业绩深度绑定；数据港为模型运行提供关键算力支撑。 2. 垂直行业应用加速落地：通过“千问伙伴计划”，模型能力渗透至酒店、交通、金融、医疗、电商等领域。石基信息、千方科技、恒生电子等合作伙伴将借助千问AI优化其行业解决方案。 3. 技术生态服务商扮演桥梁角色：软通动力、润建股份等公司提供模型集成、算力调度及企业级AI转型服务，是模型规模化落地的重要推动者。 4. 零售与营销场景优化体验：阿里系持股或深度合作的三江购物、蓝色光标等公司，将千问AI能力用于线下门店数字化、社区团购及智能营销，提升运营效率。 总结：阿里此次开源巩固了其在大模型生态的领导地位，从上游算力、中游行业应用到下游零售场景，形成了一条完整的A股受益产业链。同时需注意AI技术迭代、客户集中度及商业化进度等潜在风险。
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爱开车的程序猿3周前
#代码 #千问#qwen #macmini #大模型
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智慧办公坊1天前
8G显存也能起飞？llama.cpp+qwen模型深度调优 为什么显存没占满，速度却掉到了脚脖子？ 为什么 CPU 线程拉满，性能反而缩水 50%？ 本期视频带你实测 RTX 3050 8G 在运行 Qwen 3.5 9B 时的性能极限。 通过《三体》3 万字压力测试，深度拆解上下文长度、KV Cache 量化、Batch Size 以及 CPU 线程对推理速度的真实影响。 【核心调优结论】 8G 显存黄金平衡点：32k 上下文--ctx-size 64k 极限模式：必开缓存量化 --cache-type-k/v q4_0 预处理加速：调大吞吐量 --batch-size 远比增加 CPU 线程有效。#模型调优 #本地部署ai 【我的配置】显卡: 3050 8G | 内存: 32G DDR4 | CPU: i3-12100
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夜蝶-AI信息速递1周前
推理模型时代快结束了 前Qwen负责人离职后首发 林俊旸，前通义千问Qwen负责人，阿里最年轻P10。离职后发6000字长文，判断AI正从推理思考转向智能体思考。Qwen3混合思考的失败经验，DeepSeek和Kimi的不同路线。#AI #推理模型 #Agent #Qwen #DeepSeek
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Ai 学习的老章1周前
Claude Opus 蒸馏版 Qwen3.5 V2 来了 Claude Opus 4.6 蒸馏版 Qwen3.5 V2 这次最值钱的地方，在于每个 token 都更值。 官方数据里，HumanEval 基本持平，但思维链缩短了大约百分之二十四，每个 token 的正确率还提升了百分之三十一点六。也就是说，同一道题，它想得更短，答得更快，显卡压力也更小。 我觉得这特别适合本地部署。我们真正卡住的地方，经常是生成太慢、等待太久。现在它能用更少的 token 办同样的事，这个提升非常实在。 更重要的是，这次主打的是通用推理数据迁移，最后代码能力依然很稳。要是你主要写代码、做逻辑推理、解题，这个版本我觉得很值得优先试。
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AI小菜园3周前
Ameper架构的布署Qwen 3.5 满血版养虾 两台GPU IB网络互联，布署满血Qwen3.5 397B, 升级龙虾的脑子。使用A800 原生bf16, 不用量化，虽然吐字只有68 token/s ，但感觉智商还可以，用几天再看下效果。#qwen #通义千问 #openclaw #小龙虾 #Ampere
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AI天天酱1月前
Qwen 3.5 炸场！包揽 Hugging Face 前四 阿里千问 Qwen 3.5 系列发布，屠榜 Hugging Face；扩散模型 Mercury 2 实现每秒千代，推理速度快到离谱；Perplexity 发布全能数字员工 PC；英伟达 Q4 财报再次打破人类纪录。干货拉满，速看！ #AI #开源 #大模型 #英伟达 #Qwen #Python #开发者
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liuweiqing1周前
破限的千问3.5居然比原始版本智商更高
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阿里云3天前
今天，阿里发布新一代大语言模型Qwen3.6-Plus。千问3.6拥有原生多模态理解和推理能力，整体性能大幅增强。
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建德钱立5天前
阿里发布新一代全模态大模型Qwen3.5-Omni #阿里发布新一代全模态大模型 #Qwen3.5-Omni #粉丝一千万
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Eden.区块链开发1月前
有人已经直接用 Qwen3.5-27B + DGX Spark 做成 Android Agent，通过 Web UI 下发任务，让模型自己读屏、决策、点按，推理速度提升 4 倍。#OpenClaw #Ai
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Ai探秘小站5天前
2026年3月31日 | 通义千问Qwen3.5-Omni震 阿里巴巴通义实验室正式发布全新多模态大模型Qwen3.5-Omni。这款模型在全模态理解方面实现了重大突破，在覆盖视听分析、推理、对话和翻译的测试中斩获215项SOTA成绩。Thinker升级为混合注意力MoE架构，支持256K超长上下文，可处理长达10小时的音频或1小时的视频内容。Talker引入全新ARIA技术，解决了语音输出中常见的漏字、错读数字等问题，支持113种语言的个性化语音克隆。目前该模型已在阿里云百炼平台上线，标志着AI正从屏幕助手向理解物理世界的智能体转变。
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老诸Ai的小助理1月前
阿里春节太疯了🔥30亿补贴没结束，又炸出Qwen3.5新模型！#Qwen3.5 #阿里AI新模型 #春节AI大事件#我在抖音聊科技 #老诸的Ai朋友圈
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C哥聊科技6月前
Qwen把AI成本降10倍，推理快10倍 离谱！Qwen团队发布的下一代模型架构 Qwen3-Next，训练成本还不到之前320亿参数模型的十分之一。推理速度直接飙升了10倍以上。#推理 #千问 #ai #大模型
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雷特人工智能企业定制1月前
Qwen3.5发布了 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。 #Qwen35 #开源大模型 #人工智能 #agent
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小萌芽科技1月前
阿里在春节全新开源大模型Qwen3.5！ 阿里在春节全新开源大模型Qwen3.5！ Qwen3.5-Plus拥有3970亿总参数，但激活参数仅170亿，性能超越了上一代万亿级模型。得益于创新的极致稀疏MoE架构，其推理效率大幅提升，最大吞吐量可达19倍，而API调用成本低至每百万Token 0.8元，性价比极高。 此次升级的核心是从“语言模型”进化为“原生多模态大模型”。与市面上常见的“拼装”方案不同，Qwen3.5从预训练第一天起，就让文本、图像、视频等多模态数据在同一架构下进行深度融合学习，使其具备了像人一样的跨模态直觉理解力。实测中，它能将手绘草图直接生成可用的网页代码，也能精准理解复杂图片中的物体、模糊文字并进行综合推理。 模型的技术突破在于四大核心创新：混合注意力机制提升了长文本处理效率；原生多Token预测使响应速度接近“秒回”；系统级训练稳定性优化（如获得NeurIPS 2025最佳论文奖的注意力门控机制）确保了大规模训练的稳定。这些技术共同实现了“以小博大”，在保持顶尖性能的同时，让部署成本大幅降低，变得更加“好用、实用、用得起”。 此外，Qwen3.5具备强大的智能体（Agent）能力，可作为视觉智能体自主操作手机与电脑完成任务，并与OpenClaw等工具集成，实现自动化流程。总体而言，Qwen3.5不仅再次刷新了开源模型的能力天花板，更将行业竞争的重点从单纯比拼参数规模，引向了追求极致效率与实用性的新阶段。
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赋范课堂10月前
从零接入Qwen3，手把手教你代码编写MCP客户端！ #人工智能 #ai #Qwen3 #MCP #大模型
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阿甘探AI1月前
AI贺岁，Qwen3.5刚刚发布，性能霸榜消耗减半 #AI贺岁 #大模型 #人工智能 #qwen35
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简介:

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