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千问 Qwen

阿里千问 Qwen 系列的开源发布与迭代：从旗舰模型到端侧小模型的全谱系动态。

98条精选相关主题DeepSeekKimi / 月之暗面开源生态

最新精选

第 41–60 条 · 共 98 条
8月28日周五
8月27日周四
8月23日周日
  1. 智东西71

    阿里拟港股配售募资800亿港元全投AI，港股史上最大一级市场后续发行

    阿里巴巴拟通过香港市场配售新股募集800亿港元，计划将100%净募集资金用于全栈AI能力，涵盖AI芯片、基础设施及模型开发。该交易为港股史上规模最大的一级市场后续股票发行，据The Information援引知情人士消息称已获主权财富基金等投资者超额认购。阿里最新季度资本开支达676.8亿元，同比增长75%，阿里云外部商业化收入增速提升至45%。

    推荐理由：阿里拟通过港股配售募资800亿港元，100%用于全栈AI能力，是港股史上最大一级市场后续发行。

8月21日周五
  1. 极客公园65

    极客公园：阿里以全线 SOTA 模型矩阵打响「模型团战」第一枪

    文章结合阿里 8 月 20 日晚发布的新季度业绩，分析其以千问大模型为核心的模型矩阵打法：阿里云外部商业化收入同比增长 45%，AI 云及算力服务收入达 484.37 亿元，经调整 EBITA 同比增长 133% 至 56.28 亿元，AI 相关产品年化收入（ARR）突破 495 亿元。

    推荐理由：原文把阿里财报数字与模型矩阵、开源扩散串成一条完整链路，可帮助读者理解AI竞争从单点榜单转向体系化能力的判断框架。

8月20日周四
  1. 智东西87

    阿里发布 Qwen-UI-Agent：基于 100+ 真机训练的 GUI 智能体模型，5/6 基准测试登顶

    阿里巴巴推出面向数字设备执行的 GUI 智能体基座模型 Qwen-UI-Agent，主力版本参数量 27B，基于 Qwen 3.5 系列构建。该模型在 6 个核心 GUI 基准测试中拿下 5 项第一，在 MobileWorld-Real 真实设备评测中以 92.2% 成功率领先 GPT-5.6 Sol 等模型。

    推荐理由：基于百台真机构建的训练环境，使模型在移动端真实场景基准测试中取得领先，揭示了GUI智能体落地真实世界的关键路径。

8月18日周二
  1. 智能涌现68

    千问办公开源上下文基础设施 MyContext，补齐办公 Agent 短板

    阿里千问办公开源上下文基础设施 MyContext，可将钉钉、飞书、文档及本地多源数据自动加工成持续更新的工作档案。该产品采用三态合并与差异化处理策略，解决上下文矛盾与高成本问题，每条信息可溯源以降低模型幻觉。结合钉钉与千问办公应用，其旨在构建从数据、上下文到执行的完整闭环，以应对约 95% 企业级 AI 试点因缺乏数据基础设施而未达预期的行业痛点。

    推荐理由：原文展示了将企业多源数据提炼为结构化上下文的方法，有助于理解办公 Agent 落地的核心瓶颈。

8月17日周一
8月15日周六
  1. APPSO75

    苹果与阿里共同开发中国专属大语言模型

    路透社报道，苹果已针对中国市场训练了一款大语言模型，由苹果与阿里巴巴共同开发，阿里为模型训练提供了支持。苹果未确认该模型是否基于千问开发，也未披露中国版云端模型部署位置。此前苹果已在WWDC上发布第三代Apple Foundation Models（AFM 3），包含端侧和云端多款模型。

    推荐理由：路透报道称苹果与阿里共同开发了中国专属大语言模型，读者可以据此判断国行Apple Intelligence的技术架构与落地路径。

8月13日周四
  1. 钛媒体AGI82

    腾讯2026年Q2财报：AI投入集中显现，资本开支528亿元致自由现金流转负

    腾讯2026年第二季度总收入2048亿元，同比增长11%；资本开支528亿元，同比增长176%，致自由现金流转负至-138亿元。管理层表示负现金流主要因约514亿元的AI算力预付款，剥除该因素后自由现金流为376亿元。公司提出“智能、应用、基础设施”三层AI战略，自研模型Hy3按token消耗量居全球前三，AI办公智能体WorkBuddy PC端月访问量居国内首位。

    推荐理由：文章拆解了腾讯AI投入与利润表的量化关系，读者可据此评估该公司算力战略对现金流的影响。

  2. NVIDIA Generative AI Blog87

    NVIDIA GB300 NVL72 可部署阿里巴巴 Qwen3.8-Max 开源模型

    阿里巴巴发布 Qwen3.8-2.4T-A95B（Qwen3.8-Max）开放权重，这是其最大规模的开源模型。NVIDIA 官方博客展示如何在 GB300 NVL72 上部署该模型，该模型总参数达 2.4T，单 token 激活 95B，采用混合专家（MoE）架构与混合注意力机制，支持最长 100 万 token 的上下文窗口。

    推荐理由：NVIDIA 官方给出了将超大规模开源模型部署到高端硬件的方案，为评估前沿开源模型的工程落地提供了直接参考。

8月12日周三
  1. 新智元70

    MLS-Bench 用 140 道真实研究任务评测 AI 方法创新能力

    MLS-Bench 面向 12 个机器学习领域的 140 个真实研究任务评测模型的方法创新能力，结果显示即使模型已获取 Human SOTA 实现并被允许多轮实验，所提方法仍未能整体超越人类基线。Kimi K3 和 Qwen3.8-Max 已将 MLS-Bench-Lite 纳入官方发版评测，表明 AI 能否真正开展研究正在成为模型厂商关注的下一能力前沿。

    推荐理由：评测表明当前前沿模型尚不具备可靠的方法创新能力，结果已在头部模型官方发版表中被采用。

  2. 量子位65

    前 Qwen 负责人林俊旸官宣创办 Pragmatik Labs，腾讯已投

    前 Qwen 一号位林俊旸在 X 官宣创办 Agent 创业公司 Pragmatik Labs（语用科技，简称 p7k），Base 上海，方向是横跨数字世界与物理世界的下一代 Agent，包括 Digital Agents 和 Physical Agents 两条主线。

    推荐理由：梳理了这位前 Qwen 负责人创业公司的方向与融资细节，可帮助判断大厂技术负责人创业的估值逻辑。

8月10日周一
  1. AGI Hunt92

    Meta 开源 30B 智能体模型 Muse Glimmer

    Meta 开源了支持单张 24GB 显卡部署的 30B 智能体模型 Muse Glimmer，并提供 Apache 2.0 协议权重。该模型通过 4-bit 量化和 DFlash 投机解码实现端侧高效推理，具备自主故障诊断与修复能力，并即将支持 Ollama 和 vLLM 等本地部署工具。

    推荐理由：通过 4-bit 量化与投机解码技术，模型支持单卡端侧部署并具备故障自愈能力。

  2. 特工宇宙81

    千问 Agent 生态扩张，AI Agent 开始走进生活，一手实测

    千问开放平台接入贝壳找房、哈啰租车等生态伙伴，在App内提供智能体广场，用户可通过对话完成租房、租车等生活服务的下单支付流程。作者实测发现，Agent能将分散在不同App里的服务收拢在单一对话窗口，用户无需切换应用即可推进预约，但服务履约仍需用户确认关键决策与复核信息。

    推荐理由：实测展示了多场景服务如何整合到对话入口，读者能看到Agent在租房、租车等高频生活中的实际边界。

  3. AIGC开放社区85

    通义万象开源 Wan-Animate-2 角色动画框架

    通义万象开源 Wan-Animate-2，这是端到端角色动画框架，DiT 直接喂驱动视频无需提取骨架，支持 24 fps 实时流式输出。相比前代它减少手部形变，支持多角色和多机位动画。Lite 版本在 4 张 H100 显卡上实现 400×720 分辨率 3 步去噪，达到实时阈值，模型权重已公开并提供英特尔锐炫 Pro B70 显卡适配。

    推荐理由：开源角色动画框架 Wan-Animate-2 实现端到端生成与 24 fps 实时流式输出，为数字人直播提供低成本方案。

8月9日周日
  1. AI科技评论82

    Qwen 3.8-Max 长程 Agent 能力实测：对比 GPT-5.6 打造 3D 大模型演进宇宙

    作者使用 Qwen 3.8-Max 与 GPT-5.6 实测从零构建 3D 大模型演进宇宙网站。实测显示 Qwen 3.8-Max 交付细节与完成度高于 GPT-5.6，但运行时间长达 3 小时 29 分钟，发起 195 次模型请求，处理约 1664 万输入 Token，最终因 Token 额度耗尽中断，揭示了其在追求极致完成度时的高算力代价与收敛特性。

    推荐理由：原文通过两轮实测对比了 Qwen 3.8-Max 与 GPT-5.6 在构建 3D 模型演进宇宙时的效率与完成度差异，为理解长程 Agent 能力代价提供了直观依据。

8月7日周五
  1. 智东西78

    千问新增办公助理功能，Agent 全程陪跑校招求职全流程

    千问 APP 和 PC 端新增办公助理、定时任务及智能体广场等功能，支持最新旗舰模型 Qwen3.8-MAX。实测显示，其办公助理可自主拆解求职任务，调用浏览器和 Excel 完成岗位搜索、筛选及简历匹配，并支持通过定时任务自动追踪招聘动态。千问在分析中对信息来源和判断依据进行标注，在面试准备等个性化环节生成近 2 万字的定制文档，展现了从指令执行到场景理解的任务协作能力。

    推荐理由：文章完整演示了千问处理复杂求职流程的实操细节，提供了从信息搜集到面试准备的全链路方法参考。