实测比DeepSeek便宜的Qwen 3.8 Flash,卷飞了
实测比DeepSeek便宜的Qwen 3.8 Flash,卷飞了阿里千问新模型,又卷出了新水平。
搜索
阿里千问新模型,又卷出了新水平。
Perplexity推出本地优先智能体Portable Computer,通过专为端侧模型设计的Harness配合Qwen3.8-27B实现近零成本的本地推理,并在多项基准测试中超越Hermes和Pi等开源通用框架。
Qwen4还没出,架构先开源了。
就在刚刚,阿里交出了一份让人满意的答卷:发布了 Qwen3.8-Flash,同步开源 Qwen3.8-Flash-Next(两者为同一模型,前者是 API 版本名称,后者是开源版本的正式名称)。它的成绩相当亮眼。在智能体编程基准 DeepSWE 1.1 上,它拿到 58.7 分,而参数规模是它三倍的前代 Qwen3.7-Plus 只有 16.5 分;
Claude Opus 4.6的轻量平替,只需要 27B 参数,你信吗?最近发布的Qwen3.8-27B,就顶着这样的评价火遍了开源社区。上线两天,下载量突破100万次,登顶Hugging Face全球大模型趋势榜。
本周五,AI 社区热烈讨论的是一个端侧大模型部署技术,它能让笔记本 RTX 4060 跑 Qwen 3.6-35B,桌面 RTX 5090 跑得起 DeepSeek-V4-Flash 284B。而且都是单卡,模型都是满血的。Codex 生产 trace 的中位 decode 速度是 33 token/s
《读佳》获知,相比“千问办公”的高调宣传,钉钉另外一款全新的AI办公App“QwenNote”就显得较为低调。据悉,QwenNote(千问听记)定位全新一代的AI随身助理。QwenNote通过软硬结合方式,将实时语音转写、总结、翻译融合为一体,同时与AI Agent深度融合,把Agent能力融入每一次语音输入,实现从“单纯记录”到“自动化执行”。
Qwen3.8-27B开始和顶级闭源模型正面叫板,过度思考是最大问题。
27B正在成为本地AI的新选择。
为什么偏偏是小尺寸模型?为什么是现在?