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如何看待通义千问 (QWEN)负责人Junyang Lin疑似被迫离职?
小米YU7必将成功,而海思麒麟至关重要,不容有失。 Junyang有Junyang的道理,阿里有阿里的难处,这个时间节点,qwen的全尺寸模型没一个方面在国内领先,靠中小尺寸模型开源挣来再多的reputation也不是企业需要的。
如何评价 Qwen 门控注意力Gated Attention获得 NeurIPS . . .
Qwen团队说门控attention已经集成到了即将发布的Qwen3-Next模型里,而且他们计划把这个思路扩展到多模态和长文本领域。 如果一切顺利,"自我过滤的注意力"可能真的会成为下一代大模型的标准组件。 到那时候,全世界的Transformer都会用上阿里提出的这个机制。
如何评价 Qwen 团队发布的 Qwen3-Omni 等三款模型?
如何评价 Qwen 团队发布的 Qwen3-Omni 等三款模型? Qwen团队正式开源原生全模态大模型Qwen3-Omni,该模型能处理文本、图像、音视频输入,并实时生成文本与自然语音输出,在多项基准测试中达到SOT… 显示全部 关注者 102
为什么同为开源追平 OpenAI,Qwen 没有像 DeepSeek 一样 . . .
如果有人看过我以前的回答,就知道我一直是DeepSeek和Qwen的小迷弟。 我既看好DeepSeek也看好Qwen。 DeepSeek出圈的原因在于免费可用的R1模型确确实实达到甚至超越了O1的水准,而Qwen没有拿出这个级别的模型,所以Qwen只能在开源社区爆火。
Ollama离线部署大模型: Qwen下载与ModelFile命令速成手册!
前戏 今天我们聊聊大模型离线部署,用 Ollama 怎么部署 Qwen 模型。 Ollama Ollama 是一个开源的 AI 模型服务, 旨在简化大型语言模型本地部署和运行过程的工具, 允许用户在无需 Internet 连接的情况下使用本地模型。 简化部署 一行命令跑起大模型:
qwen3-0. 6B这种小模型有什么实际意义和用途吗? - 知乎
这个时候,像 Qwen-0 6B 这种小模型就有优势了,资源吃得少,还能支持高并发。 它主要不是拿来做复杂对话或者生成文本的,而是跑一些比较轻量的任务,比如 query 改写、语义增强、用户意图识别、浅层打分,或者生成 embedding 做召回匹配。
如何看待继林俊旸自宣卸任后,多位 Qwen 核心骨干也宣布 . . .
Qwen的开源战略过去三年无疑是成功的, 全球下载量突破10亿次,衍生模型超过20万个,在Hugging Face上长期霸榜。 这些数字帮阿里云拿到了模型API的大量客户,也建立了阿里在全球AI社区的技术品牌。 但对阿里高层来说,这些数字可能还不够。
GLM5、Kimi 2. 5、Minimax M2. 5、千问、豆包,国产大模型 . . .
对于普通开发者,1 8 万次用来跑一些日常的 Script 和前端页面,其实相当够用。 模型大乱炖:不光能调自家的 Qwen3 5-max 和 Qwen-coder,还能调 Kimi 和 GLM-4 7。 4 火山引擎豆包:大厂补贴的尽头是“Auto 模式”
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