Qwen3:小而强,思深,行速
Qwen3(千问3)于北京时间4月29日凌晨发布,是Qwen系列大型语言模型的最新成员,具备全系列、开源最强、混合推理等特性。它包括两款MoE模型(Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B)及六个Dense模型,支持119种语言。Qwen3在代码、数学和通用能力测试中超越行业顶尖模型,如DeepSeek-R1和Grok-3。其旗舰版Qwen3-235B-A22B仅需4张H20即可本地部署,成本为DeepSeek-R1的35%。此外,Qwen3原生支持思考模式与非思考模式切换,降低复杂任务门槛,并支持MCP协议优化Agent架构。
全新开源通义千问Qwen3,它来了!
Qwen3是通义千问系列的最新模型,融合推理与非推理模式,兼具QwQ和Instruct模型能力。提供多种尺寸,包括235B-A22B、30B-A3B及六个Dense模型,大幅提升数学、代码、逻辑推理和对话能力,达到业界领先水平。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在多场景测试中表现优异,小型模型如Qwen3-4B性能媲美大模型。用户可在阿里云百炼平台免费体验各100万Token。
【Claude Code 全攻略】终端AI编程助手从入门到进阶(2026最新版)
Claude Code是Anthropic推出的终端原生AI编程助手,支持40+语言、200k超长上下文,无需切换IDE即可实现代码生成、调试、项目导航与自动化任务。本文详解其安装配置、四大核心功能及进阶技巧,助你全面提升开发效率,搭配GitHub Copilot使用更佳。
【Claude Skills】从原理到实战的完全指南
Claude Skills通过模块化设计,将AI变为领域专家,实现工作流标准化。它支持指令封装、自动触发与脚本集成,提升复用性与协作效率,适用于个人提效与团队协同,是AI定制化的新范式。
【完全免费】VS Code 最好用的 12 款 AI 代码提示插件!!!
🎉 探索12款免费VSCode AI代码提示插件:Codeium、Codegeex、CodeFuse、TONGYI Lingma、Comate、iFlyCode、Fitten Code、Bito AI、Mintlify Doc Writer、Kodezi AI、aiXcoder、IntelliCode。这些插件提供智能补全、代码生成、注释、优化,支持多种语言,提升编程效率!🚀👩💻👨💻
Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等,擅长自然语言处理任务,如文本生成、翻译等;Agent则是自主的软件实体,能够在特定环境中感知、决策并执行任务,如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景,并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
AI学习全景图:从大模型到RAG,从工具到变现,一条从0到1的路线
告别碎片化学习!本文系统梳理AI知识五层结构:从基础认知到商业变现,提供完整学习路径与优质资源链接。帮你构建AI知识网络,实现从工具使用到能力落地的跃迁。
深度解析智能体工作流(Agentic Workflows):核心概念、模式与应用
本文系统解析智能体工作流(Agentic Workflow),结合AI智能体的推理、工具与记忆能力,实现复杂任务的动态执行。内容涵盖核心概念、关键模式及实际应用,帮助读者全面理解其价值与挑战。
ollama + qwen2.5-coder + VS Code + Continue 实现本地AI 辅助写代码
本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama,然后下载qwen2.5-coder模型,可通过终端命令`ollama run qwen2.5-coder`启动模型进行测试。最后,在VS Code中安装Continue插件,并配置qwen2.5-coder模型用于代码开发辅助。
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型!
本文详细介绍了如何在 Dify 中接入 Ollama 模型,包括模型添加、参数配置及常见问题解决。通过运行 Ollama 服务并与 qwen2:0.5b 模型交互,实现本地化大模型应用开发。同时提供了 Docker、Mac、Linux 和 Windows 平台上 Ollama 的部署与环境变量设置指南,帮助开发者快速上手。更多实战技巧可访问[编程严选网](http://www.javaedge.cn/)或关注作者的 Github 仓库。
MAI-UI 开源:通用 GUI 智能体基座登顶 SOTA!
MAI-UI是通义实验室推出的全尺寸GUI智能体基座模型,原生集成用户交互、MCP工具调用与端云协同能力。支持跨App操作、模糊语义理解与主动提问澄清,通过大规模在线强化学习实现复杂任务自动化,在出行、办公等高频场景中表现卓越,已登顶ScreenSpot-Pro、MobileWorld等多项SOTA评测。
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
千问APP来咯!会聊天,能办事,还免费!!
千问APP公测上线!基于全新Qwen3模型,打造全能AI助手,覆盖办公、地图、健康、购物等多场景,免费畅享智能聊天与办事体验。即刻下载,让AI成为你的日常伙伴。
基于Spring AI Alibaba + Spring Boot + Ollama搭建本地AI对话机器人API
Spring AI Alibaba集成Ollama,基于Java构建本地大模型应用,支持流式对话、knife4j接口可视化,实现高隐私、免API密钥的离线AI服务。
基于 DIFY 的自动化数据分析实战
本文介绍如何使用DIFY搭建数据分析自动化流程,实现从输入需求到查询数据库、LLM分析再到可视化输出的全流程。基于经典的employees数据集和DIFY云端环境,通过LLM-SQL解析、SQL执行、LLM数据分析及ECharts可视化等模块,高效完成数据分析任务。此方案适用于人力资源分析、薪酬管理等数据密集型业务,显著提升效率并降低成本。
MNN × Qwen 实战:离线运行大模型的正确姿势
本期教程带你用MNN+Qwen在手机端部署大模型,从安装MNN Chat体验离线对话,到源码编译、模型转换与推理测试,再到Android/iOS移动端部署全流程实战,并提供精度与性能调优秘籍,助力端侧AI创新挑战赛。
阿里千问“驻桌”,阿里重构PC生产力
2025年11月26日,阿里巴巴宣布其AI大模型千问与夸克AI浏览器完成深度融合,做到了从手机端到PC端的无缝衔接,办公效率大大提升,同时夸克AI浏览器也释放了千问模型的能力。
# Qwen3-8B 与 Qwen3-14B 的 TTFT 性能对比与底层原理详解
通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型,包含多种参数版本,其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小,响应更快,适合低延迟交互;Qwen3-14B参数更多,推理更强,适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重,满足多样应用场景需求。
📢 我们发布了新一代端到端语音交互模型 Fun-Audio-Chat!
通义百聆开源Fun-Audio-Chat(8B),支持端到端语音交互,具备情感感知与任务执行能力。在多榜单同尺寸模型中排名第一,支持高精度语音理解、情感识别与Function Call,高效低延迟,已全面开放代码与权重,欢迎体验!
Cursor + qwen2.5-coder 32b 的配置方式
安装Cursor后,进入设置修改OpenAI基础URL为阿里云的DashScope接口,并添加Qwen2.5-Coder 32B模型。需先访问阿里云百灵控制台申请免费Key。配置完成后,即可使用该模型进行开发和测试。
通义千问大模型驱动的法律智能体创新实践
律杏法务云是基于阿里云通义千问大模型构建的新一代法律人工智能平台,通过深度融合OCR、NLP、知识图谱技术与千亿参数级语言模型,在企业法务管理领域实现了从信息抽取、文书生成到风险预警的全流程智能化。本文将深入剖析其技术架构与五大核心模块,揭示大模型如何重塑现代法务工作范式。
解决 VSCode 安装通义灵码后左侧菜单栏不显示按钮的问题
在 VSCode 中安装通义灵码插件后,若左侧活动栏未显示图标,可通过右键选中代码触发插件面板,并将其图标拖至左侧栏固定,便于后续快速使用。
2026新规 | AI聊天机器人上线需要办理什么资质?
AIGC浪潮下,AI聊天机器人爆发式增长,2025年上半年中国相关企业注册超5万家。随着《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》发布,合规成关键。本文详解上线必备资质:ICP备案、算法与大模型双备案、特殊行业许可及拟人化服务新规,构建“四层合规体系”,助企业规避风险,实现可持续发展。
哪里不对改哪里!全能图像编辑模型Qwen-Image-Edit来啦
Qwen-Image-Edit基于20B Qwen-Image模型,融合视觉语义与外观控制,支持中英文文字精准编辑、风格迁移、IP创作等多重功能,具备SOTA性能,助力低门槛、高精度图像编辑。
MCP详解:背景、架构与应用
模型上下文协议(MCP)是由Anthropic提出的开源标准,旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”,MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务,支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型,提供Python、TypeScript等多语言SDK,方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域,并被阿里云百炼平台引入,助力快速搭建智能助手。未来,MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准,推动AI生态繁荣发展。
2025年前端框架是该选vue还是react?有了大模型-例如通义灵码辅助编码,就不用纠结了!vue用的多选react,react用的多选vue
本文比较了Vue和React两大前端框架,从状态管理、数据流、依赖注入、组件管理等方面进行了详细对比。当前版本和下载量数据显示React更为流行,但Vue在国内用户量增长迅速。Vue 3通过组合式API提供了更灵活的状态管理和组件逻辑复用,适合中小型项目;React则更适合大型项目和复杂交互逻辑。文章还给出了选型建议,强调了多框架学习的重要性,认为技术问题已不再是选型的关键,熟悉各框架的最佳实践更为重要。
Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的
近日,通义千问Qwen3系列模型已开源,其技术报告也正式发布。Qwen3系列包含密集模型和混合专家(MoE)模型,参数规模从0.6B到235B不等。该模型引入了“思考模式”与“非思考模式”的动态切换机制,并采用思考预算机制优化推理性能。Qwen3支持119种语言及方言,较前代显著提升多语言能力,在多个基准测试中表现领先。此外,通过强到弱蒸馏技术,轻量级模型性能优异,且计算资源需求更低。所有Qwen3模型均采用Apache 2.0协议开源,便于社区开发与应用。
构建AI智能体:二十九、Text2SQL:告别繁琐SQL!用大模型自助生成数据报表
Text2SQL技术通过自然语言处理将用户查询转换为SQL语句,解决企业数据查询效率低下的痛点。该技术包含语义理解、模式对齐、SQL生成和优化等核心处理过程,核心组件包括自然语言理解模块、Schema管理模块和SQL生成模块。文章介绍了闭源和开源模型的选择策略,并提供了基于Function Calling的Text2SQL实现示例,展示如何安全高效地将自然语言转换为数据库查询。
llama factory 从数据集起步 跑通 qwen系列开源生成式大模型 微调
`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集,支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件,可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等,支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集,提供了详细的配置示例,如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等,以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调
基于通义大模型的智能客服系统构建实战:从模型微调到API部署
本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程,涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示,展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题,以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术,如模型量化压缩和缓存策略,并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示,微调后模型意图识别准确率提升14.3%,QPS从12.3提升至86.7,延迟降低74%。
高效部署通义万相Wan2.1:ComfyUI文生/图生视频实战,工作流直取!
通义万相Wan2.1开源不到一周,已登顶HuggingFace Model 和 Space 榜双榜首,在HuggingFace和ModelScope平台的累计下载量突破100万次,社区热度持续攀升!为响应小伙伴们对ComfyUI工作流运行Wan2.1的强烈需求,社区开发者整理了实战教程👇
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构,涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术,结合代码结构、学习路径与实践建议,系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。
通义Qwen3-Max:大就是好
通义千问Qwen3-Max正式发布,参数超1T,训练稳定高效,在代码、推理、多语言等任务中表现卓越。预览版已登顶LMArena榜单前三,支持阿里云百炼API调用与Qwen Chat体验,敬请试用。
从技术热度到产品心智,豆包为何全面反超 DeepSeek?
AIWW数据显示,2025年12月起,豆包全网关注度稳定超越DeepSeek,且领先优势持续扩大。相较DeepSeek的技术驱动路径,豆包依托字节流量、多模态升级和任务执行能力,实现产品化突破,反映用户心智与行业格局的深层变迁。
构建AI智能体:九十二、智能协作的艺术:大模型上下文与Token优化指南
本文深入解析大模型上下文窗口与Token优化机制,阐明其作为协作“白板”的核心作用。通过精简提示、结构化输入、控制输出等策略,开发者可有效降低Token消耗,提升AI应用的效率与经济性。
AgentScope 1.0 全面进化,从原型走向产业落地!
AgentScope全新升级,打造生产级智能体生态:推出开箱即用的Alias、EvoTraders等应用,支持多场景落地;强化基建,实现动态技能扩展、白盒化运行与多语言支持;集成语音交互、数据工程等能力,提供从开发到部署的全链路解决方案。
一个提示词模板,搞定抖音短视频脚本创作
专为技术人打造的抖音脚本提示词模板,结构化拆解短视频创作套路,结合DeepSeek、通义千问等AI工具,快速生成可执行脚本框架,助力技术分享、产品演示高效落地,30秒讲清重点,开头抓人、节奏紧凑、完播率提升。
用AI提示词搞定基金定投:技术人的理财工具实践
本文将AI提示词工程应用于基金定投,为技术人打造一套系统化、可执行的理财方案。通过结构化指令,AI可生成个性化定投策略,覆盖目标设定、资产配置、风险控制与动态调整,帮助用户降低决策门槛,规避情绪干扰,实现科学理财。
深度解析四大LLM微调工具:从单卡到千亿级训练的四大解决方案
本文详解大语言模型微调四大工具——Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、DeepSpeed,覆盖从单卡实验到万亿参数分布式训练场景,助你掌握主流框架选型策略,提升微调效率。建议点赞收藏。
开发更可控,部署更便捷:AgentScope 迈入1.0时代
AgentScope 1.0 是通义实验室推出的开源多智能体开发框架,旨在打造稳定、安全、开箱即用的智能体生产级解决方案。通过“核心框架+运行时+可视化工具”三层架构,支持智能体的构建、部署、监控全生命周期管理,具备实时干预、高效工具调用与智能上下文管理能力,助力开发者实现从“能跑”到“可控、可落地”的跨越。
5大实战技巧:优化RAG召回质量,避免“召回不足”灾难!
本文分享了团队在金融风控系统开发中优化RAG系统的实战经验,涵盖文档处理、召回策略与生成优化三大环节,解决召回不准、数据噪声等问题,助力构建高效精准的RAG系统。