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【无机言_nokay】阿里千问3：开发者热捧与市场冷淡的背后 阿里千问3的发布在开发者圈掀起波澜，主要得益于其贴合实际需求的特性。这套包含8个模型的组合，从235B旗舰混合专家模型到0.6B轻量移动端模型，覆盖了多种场景，尤其32B模型只需一张专业级显卡即可部署，八卡机器就能微调，极大降低了成本和门槛。更重要的是，全线模型支持商用开源协议，打破了过去大模型商用限制的壁垒。此外，模型能自主切换深度思考模式，既保证任务质量又提升效率，对智能体开发来说是个理想选择。 尽管开发者青睐有加，千问3却面临明显短板，市场反应也颇为冷淡。虽然支持119种语言和MCP协议，但缺乏类似“Agent to Agent”通信框架的突破性创新，错失了定义行业标准的机会。相较于OpenAI的数据沉淀策略、DeepSeek的理想主义路线，以及谷歌Gemini2.5 Pro的强大规划能力，千问3在通用人工智能（AGI）方向上的进展未能触及市场期待，股价毫无波动也反映了这一现实。 #千问3 #阿里AI #开发者模型 #开源AI #智能体 source

网传grok3.5正在灰度了，有人测试到了吗🙃

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Qwen发布新一代大模型Qwen3：思深，行速 2025年4月29日，Qwen团队正式发布新一代大型语言模型系列——Qwen3。此次发布包括旗舰MoE模型Qwen3-235B-A22B（总参数超2350亿）和轻量版Qwen3-30B-A3B，以及六个Dense模型，全部开源并采用Apache 2.0许可。 Qwen3在代码、数学、通用推理等多个基准测试中表现优异，与DeepSeek、Grok、Gemini等顶尖模型竞争力十足。特别是小型模型Qwen3-4B，其性能已媲美前代Qwen2.5-72B模型。 核心亮点包括： • 思考模式切换：支持深度推理或快速响应，用户可根据任务灵活控制推理预算。 • 多语言支持：覆盖119种语言与方言，进一步拓宽全球应用范围。 • 强化Agent能力：显著提升环境交互与工具调用效率，适配多种应用场景。 • 预训练升级：采用约36万亿token数据（比前代翻倍），涵盖更多学科、代码及长文本数据。 • 灵活部署：支持Hugging Face、ModelScope、Kaggle等平台，同时适配SGLang、vLLM、Ollama等开发框架。 Qwen团队表示，Qwen3标志着向通用人工智能（AGI）迈进的重要一步，未来将在数据规模、模型规模、推理深度、多模态集成等方面持续创新，致力于从训练大模型到训练智能Agent的转型。 Qwen3现已上线，用户可通过网页版或移动App体验全新能力。 该模型现已在 Hugging Face、ModelScope、DashScope 和 GitHub 开放，用户可访问 Qwen Chat 体验 Qwen3，并加入 Discord 参与讨论。 官方Blog: https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen3/

魔搭已上线 https://modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48

关注Qwen的朋友们可以先不要睡，Qwen 3已经呼之欲出🥰

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新一代机场VPN系统 PPanel 发布 1.0 正式版并宣布全面开源 由全球多元化团队联合开发、以 Go 语言和全新架构打造的新一代机场管理面板 PPanel，近日正式发布了 1.0 稳定版本。与此同时，PPanel 同步开放了前后端源代码，欢迎全球开发者和用户进行自由审计与参与协作。 PPanel 致力于提供更加高效、灵活、面向未来的机场管理体验。其采用现代化技术栈，具备高性能、高可维护性、持续迭代等特点，由来自世界各地的开发者团队持续维护与优化，确保系统稳定、安全、符合行业前沿标准。 用户可通过以下渠道了解更多信息及参与社区讨论： • 官方群组：https://t.me/PPanelChat • 官方频道：https://t.me/PPanel PPanel 的发布和开源标志着新一代机场管理系统迈出了重要一步，为行业注入了新的活力。

OpenAI发布全新推理模型o3和o4-mini，实现工具完全接入能力 2025年4月16日，OpenAI宣布推出o系列最新模型o3和o4-mini，这是该公司迄今最智能的模型。新模型实现了在ChatGPT中全面使用各种工具的能力，包括网络搜索、Python分析、视觉推理和图像生成。

o3是公司最强大的推理模型，在编程、数学、科学和视觉感知等领域表现优异。外部评估显示，o3在复杂任务中比o1减少了20%的重大错误。o4-mini则是一款针对速度和成本优化的模型，在AIME 2025测试中得分达到99.5%，并在数据科学等领域超越了前代产品。 这些模型能通过强化学习使用工具，不仅知道如何使用，还能判断何时使用。它们首次能将图像直接集成到思考过程中，可以解释白板照片、教科书图表或手绘草图。 随着能力提升，OpenAI也升级了安全措施，重建安全训练数据，增加拒绝提示，并开发系统级缓解措施标记危险提示。 OpenAI还推出了Codex CLI实验，这是一个轻量级编码代理，直接在用户计算机上运行，最大化模型的推理能力。

从即日起，ChatGPT Plus、Pro和Team用户可使用这些新模型，Enterprise和Edu用户将在一周内获得访问权限。免费用户可通过选择"Think"试用o4-mini。这些模型也通过API向开发者开放。 这次更新融合了o系列的专业推理能力与GPT系列的自然对话能力，未来将支持更无缝的对话体验和高级问题解决能力。

OpenAI推出新一代GPT-4.1系列模型 今日，OpenAI宣布通过API推出三款全新模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano。这三款模型在各方面均优于GPT-4o和GPT-4o mini，特别是在代码生成和指令遵循能力上取得重大突破。这些模型还支持高达100万tokens的上下文窗口，并能更有效地利用长上下文，同时将知识截止日期更新至2024年6月。

卓越性能亮点 编程能力 - GPT-4.1在SWE-bench基准测试中得分54.6%，比GPT-4o提高21.4%，比GPT-4.5提高26.6%，使其成为编程领域的领先模型 - 在人工评估中，80%的情况下评估者更偏好GPT-4.1生成的网站而非GPT-4o - 在内部评估中，代码中的多余编辑从GPT-4o的9%降低到GPT-4.1的2% 指令遵循 - 在Scale的MultiChallenge基准测试中，GPT-4.1得分38.3%，比GPT-4o提高10.5% - 在IFEval测试中，GPT-4.1得分87.4%，而GPT-4o为81.0% - 特别擅长格式遵循、负面指令、有序指令、内容要求、排序和避免过度自信 长上下文理解 - 所有三款模型均支持100万tokens的上下文窗口 - 在Video-MME基准测试中（针对30-60分钟长视频的理解），GPT-4.1创下新纪录，得分72.0%，比GPT-4o提高6.7% - 在全新的OpenAI-MRCR和Graphwalks评估中展现出卓越的多轮和多跳推理能力 视觉理解 - GPT-4.1 mini在图像理解基准测试中表现尤为出色，在多项测试中超越了GPT-4o - 在MMMU、MathVista和CharXiv-Reasoning等跨模态基准测试中均有显著提升 真实场景应用案例 编程应用 - Windsurf：在内部编码基准测试中，GPT-4.1比GPT-4o高出60%，工具调用效率提高30%，不必要的编辑减少约50% - Qodo：在200个实际GitHub拉取请求的代码审查测试中，55%的情况下GPT-4.1提供了更优质的建议 指令遵循应用 - Blue J：在最具挑战性的实际税务场景内部基准测试中，GPT-4.1的准确率比GPT-4o高53% - Hex：在最具挑战性的SQL评估集上，GPT-4.1的表现提升近2倍，尤其是在从大型、复杂模式中选择正确表格的能力上 长上下文应用 - Thomson Reuters：在使用CoCounsel（法律工作AI助手）时，多文档审查准确率提高17% - Carlyle：在提取多份复杂文档中的精细财务数据时，长文档检索性能提升50%，首次成功克服核心限制 定价和可用性 OpenAI通过提高推理系统效率，提供了更具竞争力的价格： - GPT-4.1：输入$2.00/百万tokens，输出$8.00/百万tokens（比GPT-4o便宜26%） - GPT-4.1 mini：输入$0.40/百万tokens，输出$1.60/百万tokens - GPT-4.1 nano：输入$0.10/百万tokens，输出$0.40/百万tokens（OpenAI最便宜最快速的模型） 提示缓存折扣从之前的50%提高到75%，长上下文请求不收取额外费用。 值得注意的是，GPT-4.1将仅通过API提供。在ChatGPT中，许多指令遵循、编码和智能方面的改进已逐步整合到最新版本的GPT-4o中，并将在未来版本中继续整合更多功能。

OpenAI还宣布将开始弃用API中的GPT-4.5预览版，因为GPT-4.1在许多关键能力上提供了相同或更好的性能，同时成本和延迟更低。GPT-4.5预览将于2025年7月14日关闭，以便开发者有时间过渡。 所有三款新模型现已向所有开发者开放。 OpenAI表示，GPT-4.1是人工智能实际应用的重大进步，专注于从编码到指令遵循和长上下文理解等实际开发者需求，为构建智能系统和复杂的代理应用程序开启了新的可能性。 发布视频: https://www.youtube.com/live/kA-P9ood-cE

Github已主动屏蔽中国大陆IP访问。 #快讯

ChatGPT及Grok近期均推出教育免费计划。北美及加区学生可免费使用ChatGPT Plus及SuperGrok。 OpenAI: 注册后 https://chatgpt.com/students ，认证SheerID即可领取。 Grok: 使用教育邮箱注册后即可直接在订阅界面0元订阅。 #白嫖 #OpenAI #Grok

Meta发布Llama 4系列，推动原生多模态AI技术发展 【2025年4月】Meta正式发布Llama 4系列大模型，标志着其在原生多模态人工智能（AI）方向取得重要进展。Llama 4具备更强的图文理解与推理能力，是Meta在开源AI模型领域的又一次关键升级。

原生多模态设计，提升图文融合能力 Llama 4在模型架构上原生支持多模态输入，将文本与视觉信息从训练阶段就深度融合。这使得模型在图文理解、视觉问答、跨模态推理等任务中表现更为精准、高效。 性能优化与部署便利并重 在保持模型能力提升的同时，Meta也对数据质量、模型结构和推理效率做了系统性优化。Llama 4不仅拥有更强的泛化能力，也更适合实际部署和应用。 延续开源策略，鼓励开放协作 Meta将继续坚持开源路线，向研究机构、开发者和企业提供Llama 4模型。这一策略旨在推动AI领域的合作创新，加速多模态技术在科研和产业中的应用落地。 Llama 4的发布为多模态AI模型的发展注入了新动力，也进一步明确了Meta在开源大模型生态中的方向。

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Qwen2.5-Omni 全新发布，开启多模态 AI 时代 [2025年3月27日] Qwen 团队正式发布 Qwen2.5-Omni，这是 Qwen 模型家族的最新一代 端到端多模态旗舰模型。该模型能够无缝处理 文本、图像、音频和视频，并可 实时流式生成 文本与语音输出，为用户提供更强大的 AI 交互体验。

技术创新 Qwen2.5-Omni 采用 全新 Thinker-Talker 架构，其中： Thinker 模块 负责处理 多模态输入（文本、音频、视频等），生成高层语义表征。 Talker 模块 负责 流式生成文本和自然语音，实现更流畅的交互。 此外，Qwen2.5-Omni 引入 TMRoPE（时间对齐多模态相对位置编码） 技术，实现 音视频精准同步，增强跨模态理解能力。 性能卓越 在多项基准测试中，Qwen2.5-Omni 全面领先同类模型，在 OmniBench 取得 SOTA（最先进）表现，并在 语音识别（Common Voice）、翻译（CoVoST2）、图像推理（MMMU、MMStar）、视频理解（MVBench） 等任务中展现出卓越性能。其 语音生成自然度 也超越了现有的流式及非流式方案。 未来展望 Qwen 团队计划持续优化 Qwen2.5-Omni，进一步增强 语音指令跟随能力 和 音视频协同理解，并拓展多模态 AI 的应用边界。

该模型现已在 Hugging Face、ModelScope、DashScope 和 GitHub 开放，用户可访问 Qwen Chat 体验 Qwen2.5-Omni-7B，并加入 Discord 参与讨论。 官方Blog: https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-omni/ #Qwen #开源

DeepSeek-V3-0324 发布，推理与代码能力全面升级 近日，DeepSeek AI 正式发布 DeepSeek-V3 模型的小版本升级——DeepSeek-V3-0324。新版本现已开放体验，用户可通过官方网页、App 和小程序关闭“深度思考”后使用，无需更改 API 接口和使用方式。

推理任务能力大幅提升，超越 GPT-4.5 DeepSeek-V3-0324 借鉴 DeepSeek-R1 在训练过程中使用的强化学习技术，在数学与代码相关任务的表现上实现显著提升。最新评测数据显示，在 MATH-500、AIME 2024、LiveCodeBench 等数据集上的表现超过 GPT-4.5，展现出更强的推理与代码生成能力。 前端开发与中文写作能力增强 在 HTML 和前端代码生成方面，DeepSeek-V3-0324 生成的代码可用性更高，视觉效果更加美观，富有设计感。同时，在中文写作任务上，新版本针对中长篇文本创作进行了优化，内容质量更上一层楼。 搜索与工具调用优化，体验更加流畅 新版 V3 模型在联网搜索场景下，对报告类任务的内容输出更加详实准确，排版更清晰。此外，工具调用、角色扮演、问答闲聊等多方面能力均有所提升，使对话体验更加流畅。 开源与私有化部署支持 DeepSeek-V3-0324 沿用 DeepSeek-V3 的 base 模型，仅优化后训练方法。私有化部署时，仅需更新 checkpoint 和 tokenizer_config.json，即可完成升级。模型参数规模约 660B，开源版本支持 128K 上下文长度（网页端、App 和 API 提供 64K）。

模型现已开源，并遵循 MIT License，允许用户利用模型输出或蒸馏训练其他模型。权重下载地址如下： - ModelScope: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324) - Huggingface: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 - 官方新闻稿: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250325 - 免费在线体验: chat.deepseek.com #DeepSeek #开源 Qwen又成了AI届的汪峰了

Gemini 2.5 Pro悄悄上线…

Qwen发布全新Qwen2.5-VL-32B模型，引领多模态智能新时代 2025年3月24日，Qwen团队正式发布了新一代多模态大模型——Qwen2.5-VL-32B-Instruct，在保持高性能的同时，实现了更轻量、更智能的突破。这款模型基于Qwen2.5-VL系列优化而来，采用强化学习持续提升能力，并在Apache 2.0协议下开源，致力于为开发者和企业提供更强大的多模态AI解决方案。

性能大幅升级，三大核心优势凸显 相比于前代产品，Qwen2.5-VL-32B-Instruct展现了三大显著提升： 1. 输出更符合人类偏好 通过优化回答风格，模型输出更详细、格式更规范，符合人类表达习惯，提升用户体验。 2. 数学推理能力大幅提升 在复杂数学问题求解上表现卓越，计算准确率显著提高，满足高难度场景需求。 3. 图像理解与推理更细致 在图像解析、内容识别、视觉推理等任务中表现出色，细粒度理解能力显著增强。 超越同类模型，性能全面领跑 在多项权威基准测试中，Qwen2.5-VL-32B-Instruct与Mistral-Small-3.1-24B、Gemma-3-27B-IT等业内先进模型对比，展现了明显优势，甚至在部分多模态任务上超越了更大规模的Qwen2-VL-72B-Instruct模型。 特别是在MMMU、MMMU-Pro、MathVista等多步骤复杂推理任务中表现卓越，并在用户主观体验评估的MM-MT-Bench测试中大幅领先前代产品。 未来发展方向：挑战更复杂推理边界 Qwen团队表示，尽管Qwen2.5-VL-32B-Instruct已在主观体验和数学推理方面取得了突破，但未来研究将聚焦于更长链条、更复杂推理过程的优化，进一步突破多模态智能的技术边界。 Qwen团队还邀请开发者、研究人员积极体验并在工作中引用其技术报告，共同推动AI多模态领域的发展。 —— Qwen团队

官方Blog: https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-vl-32b/ 在线试用: https://qwen.ai HF: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct

DeepSeek-V3-0324 现身Hugging Face。参数量685B。 HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

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