今天，来自 Qwen1.5 开源家族的新成员，代码专家模型 CodeQwen1.5开源！CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化，拥有 7B 参数的模型，其拥有 GQA 架构，经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练，共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面，CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率，并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力，更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术，可以突破传统困境，让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。
接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
