🚀产品动态
1. 应用广场上新
- 本周上线4个关于 Salesforce 应用模板；
应用模板名称 |
应用能力 |
智能分析客服对话，适合管理者高效质检，提升服务质量与体验。 |
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智能辅助解答与工单处理，适合客服人员高效响应，提升接待效率。 |
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智能评估客户潜力并制定计划，适合销售人员精准拓客。 |
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智能解读财报数据，适合财务人员快速分析，辅助企业经营决策。 |
2. MCP广场上新
- 本周新增10个MCP服务，涉及金融、公共查询、财务等专业场景内容。
- 本周下线1个MCP服务，详情👉灵汐快速图片识别下线通知
MCP服务名称 |
MCP能力 |
接口包括银行卡二要素鉴权、银行卡三要素鉴权及银行卡四要素鉴权，可根据需求选择使用，只需一次对接，银行卡全能校验。直连银联，权威核验，同时返回对应银行卡相关信息：卡名称、卡类型、银行名称等。 |
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查询个人失信被执行详细信息，包括主体名称，法院名称、案件状态，执行标的、案号、法定代表人、执行文号、发布日期、执行情况等。直连官方，实时查询。 |
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传入手机号码，查询该手机号的在网状态，返回内容有正常使用、停机、在网但不可用、不在网（销号/未启用/异常）、预销户等多种状态，支持携号转网号码查询。 |
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用自然语言操作云端隔离浏览器，完成网页浏览、点击填写、信息提取。调用方不用在本地装浏览器。 |
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面向企业财务材料预处理，接收 OFD、PDF、PNG、JPEG 等票据文件的 HTTPS 地址，返回格式、页数与结构检查、OFD 基础解析、格式转换、指定页拆分、顺序合并及短时下载地址。转换、拆页、合并按成功输出页计量，OFD 解析按成功文件计量；检查、查询、下载、失败、超时和幂等重试不重复收费。多页文件按页处理并保持顺序；超大单页文件可能受处理上限约束，将返回明确错误提示。 |
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万方文献检索 MCP 服务是基于 MCP（模型上下文协议）标准封装的学术文献检索工具，为 AI Agent、科研助手、知识检索系统等场景提供统一的 API 调用能力。本服务连接万方数据开放文献检索平台，整合3亿+条全球优质学术资源，涵盖期刊论文、学位论文、会议论文、专利、标准、法规、科技成果等12类文献资源类型。通过 MCP 标准协议，开发者可在阿里云百炼平台上5分钟快速完成部署，无需管理资源和运维，即可让大模型具备专业的学术文献检索能力。 |
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万方数据文献获取MCP服务基于MCP标准协议封装，专为学术文献的检索与获取而设计，能够为AI Agent、科研助手、知识检索系统等应用场景提供统一的API调用接口。服务聚焦于期刊论文类型，并具备三大核心能力：文献关键词检索、文献详情获取，以及基于语义的全文向量检索。同时，服务已与阿里云百炼平台完成无缝集成，开发者可通过一键部署，使大模型快速获得专业、高效的学术文献发现与获取能力。 |
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玄瞳AI快消行业图像识别处理，主要聚焦于计算机视觉领域，通过物体检测、图像分类、图像处理，提高人员工作效率、费用投放真实性转化率，降低图像数据审核成本，解决数据虚假问题，为企业实现智能化转型。 |
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传入公司名全称/注册号/社会统一信用代码中的任意一种，即可查询企业工商相关信息。返回企业信息，包括法人、注册资本、信用代码、登记机关、经营状态、电话号码等。 |
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面向财务共享、费控、应付和审计团队，提供发票真伪核验、发票状态检测、全票面信息核对和批量查验能力。支持增值税普通发票、增值税专用发票、电子发票（普通/专用）、全面数字化电子发票、通行费、机动车、二手车及铁路、航空电子客票。可提交单张或 1–100 张发票，获得查验状态、发票状态预警、号码/日期/金额等字段差异和失败原因；批量任务按页回读，结果可导出四种格式留存。支持 HTTPS 文件、标准发票记录或查验字段输入，便于接入报销、应付和审计流程。数据源超时或不可用时返回对应状态，方便人工跟进。 |
🔥模型动态
- 本周Qwen3.8-Max重磅更新，新增Qwen3.7系列的排序模型和向量模型，完整内容查看下方表格。
模型类型 |
时间 |
模型规格 |
功能说明 |
文本生成、深度思考、视觉理解 |
2026-09-02 |
Qwen3.8-Max-0902（别名qwen3.8-max-2026-09-02）是qwen3.8-max的快照版本。编码深度再突破，可驾驭更复杂的工程级项目与长程自主开发；协作智能体能力显著增强，在多工具调度与端到端交付中表现更从容；视觉理解全面精进，图表推理、文档解析与多模态感知更敏锐准确。延续 100 万上下文、思考模式与完整工具生态，在更高智能水平上持续进化。Qwen3.8-Max升级通知 |
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排序模型 |
2026-09-01 |
基于Qwen3.7底座训练的多语言通用文本重排序模型。相较qwen3-rerank，在通用与Web检索、代码检索、指令遵循、Agentic与Memory检索等方面大幅提升；在MTEB、websearch等评测任务上均取得更优效果，其中websearch相对提升约35%。 |
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文本向量 |
2026-09-01 |
基于Qwen3.7训练的轻量级多语言文本向量模型，面向成本和吞吐敏感场景。相较text-embedding-v4，在多语言覆盖（100到201种）、长文本处理（32K到128K）和Sparse Embedding等能力上大幅升级；在语义、跨语言及代码检索评测上整体效果基本持平，其中AIRBench-zh提升约3%。 |
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