稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。
有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
众所周知，大型语言模型的训练通常分为两个阶段。第一阶段是「预训练」，开发者利用大规模文本数据集训练模型，让它学会预测句子中的下一个词。第二阶段是「后训练」，旨在教会模型如何更好地理解和执行人类指令。
三天不开源，Qwen团队手就痒。 昨天深夜再次放出两个端侧模型： Qwen3-4B-Instruct-2507：非推理模型，大幅提升通用能力 Qwen3-4B-Thinking-2507：高级推理模型，专为专家级任务设计
声音理解能力新SOTA，小米全量开源了模型。 MiDashengLM-7B，基于Xiaomi Dasheng作为音频编码器和Qwen2.5-Omni-7B Thinker作为自回归解码器，通过创新的通用音频描述训练策略，实现了对语音、环境声音和音乐的统一理解。
通义模型家族，刚刚又双叒开源了，这次是Qwen-Image——一个200亿参数、采用MMDiT架构的图像生成模型。 这也是通义千问系列中首个图像生成基础模型。
知名AI大模型评测Chatbot Arena放榜！阿里Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507位列大语言模型总榜第三，月之暗面Kimi-K2-0711-preview、深度求索DeepSeek-R1-0528并列为总榜第五，以开源之姿超越Claude 4、GPT-4.1等顶尖闭源模型。
Qwen最近属实声势不小，开源方面刚靠Qwen3-Coder炸场，在翻译领域也卷出花
开源编程模型的天花板，要被Qwen3-Coder掀翻了。 今天凌晨，Qwen3-Coder-Flash也重磅开源！
最近，国产模型开源非常多。 MiniMax、Kimi、Qwen、混元、智谱、昆仑万维等等，都在疯狂开源。
