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2 月 25 日，继除夕开源 Qwen3.5-397B-A17B 之后，阿里继续开源千问 3.5 系列模型，而且是一口气开源三款中等规模的新模型，分别是 Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。

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千问 3.5 总参数量仅 3970 亿，激活参数更是只有 170 亿，不到上一代万亿参数模型 Qwen3-Max 的四分之一，性能大幅提升、还顺带实现了原生多模态能力的代际跃迁。

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没有让我们等待多久，阿里刚刚正式发布并开源了 Qwen3.5 系列模型，页面显示有两款模型，分别为最新大语言模型的 Qwen3.5-Plus，以及定位为开源系列旗舰的 Qwen3.5-397B-A17B。两者均支持文本处理与多模态任务。

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个人电脑也能跑出顶级编程智能体？今日凌晨，阿里开源了一款小型混合专家模型Qwen3-Coder-Next，专为编程智能体（Agent）和本地开发打造。该模型总参数80B，激活参数仅3B，在权威基准SWE-Bench Verified上实现了超70%的问题解决率，性能媲美激活参数规模大10-20倍的稠密模型。

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阿里巴巴推出了Qwen3-Max-Thinking，这是阿里千问系列目前能力最强的旗舰级推理模型，在19项权威基准测试中，Qwen3-Max-Thinking跟GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等顶尖模型打得有来有回，搭配测试时扩展（TTS）能力后，能在不少基准测试上达到SOTA。

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今天，Qwen 家族新成员+2，我们正式发布 Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 模型系列，这两个模型基于 Qwen3-VL 构建，专为多模态信息检索与跨模态理解设计，为图文、视频等混合内容的理解与检索提供统一、高效的解决方案。

关键词: 模型训练,LoPA,扩散语言模型,AI,Lookahead Parallel Decoding

，时长 00:20 视频 1：单样例推理速度对比：SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)（注：NVIDIA 平台

关键词: AI新闻,Tencent-HY-MT1.5-1.8B,Tencent-HY-MT1.5-7B,混元翻译模型1.5,AI翻译模型

能翻译33语种+5方言，医学术语/粤语翻译实测“能打”。

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作为大模型从业者或研究员的你，是否也曾为一个模型的 “长文本能力” 而兴奋，却在实际应用中发现它并没有想象中那么智能？

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为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口，却在计费上让长文本显著更贵？