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。

Qwen3.6是阿里云全新MoE架构大模型系列，稀疏激活显著降低推理成本，兼顾顶尖性能与高性价比；支持多规格、FP8量化、原生Agent及100+语言，开箱即用。

本文深入解析大模型（LLM）与智能体（AI Agent）的本质区别：大模型是“智能大脑”，专注语言理解与生成，被动响应、无记忆、无工具调用；智能体是“闭环系统”，以大模型为核心，集成规划、记忆、工具调用与反思能力，可主动执行复杂现实任务。通过概念、流程、实例多维对比，厘清二者在技术定位、能力边界与应用场景上的根本差异。

介绍什么是通义听悟以及通义听悟的功能体验

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。

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在“Token”被定名为“词元”之后，本文从计算本体、多模态演进与回译一致性等角度指出，该命名存在路径依赖与语义锚定问题。Token本质是跨模态的离散符号单元，而非语言“词”。相比之下，“符元”更能对齐计算本质，具备长期稳定性与认知一致性。

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。

本教程详解如何在A10四卡内网环境中，通过Docker+ vLLM离线部署Qwen3-32B/Qwen3-VL-30B-Instruct大模型。涵盖环境准备、镜像离线导入、模型下载、容器启动及参数调优，支持FP8/KV缓存/张量并行等高性能配置，助力安全高效私有化推理

阿里云通义千问向全社会开放！

本指南详解2026年OpenClaw（AI智能体）与钉钉深度对接的全链路实践：从环境搭建、钉钉应用配置、OpenClaw本地部署，到中间件开发与内网穿透，实现“钉钉发令—龙虾执行—自动回传”的24小时数字员工闭环。安全、可控、零数据出域。

本地离线部署大模型知识库OLLAMA+Anything（保姆级）

2026年，AI进入“智能体元年”。本文系统解析智能体四大核心架构与Agentic Workflow设计模式，涵盖开发者、产品经理到业务人员的实战路径，助力把握AI代理红利期，实现从工具应用到架构创新的跃迁。

想从多个平台下载高清无水印视频？本文教你使用 `yt-dlp` 工具轻松实现！支持 YouTube、B站、抖音等主流平台，提供代码示例与解析，涵盖批量下载、字幕提取、音频分离等高级功能。无论你是开发者还是普通用户，都能快速上手，高效获取所需视频资源。

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。

MATLAB R2025b发布：聚焦质量与稳定性提升，优化工具箱性能，修复R2025a已知Bug，增强可靠性。安装包已整合，可前往xu5软件库（www.xu5.cc）一键下载，附详细图文安装及激活教程。

本文深入对比大模型本地部署与云端调用：前者数据自主、隐私强、长期成本低，但需高性能硬件和运维能力；后者开箱即用、免维护、算力弹性，但存在隐私风险与持续费用。结合成本、隐私、效率三维度，提供清晰选型建议及代码示例。

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。

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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。

本文介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式及API接入。首先，通过下载Ollama平台部署DeepSeek-R1模型，提供7种不同参数版本（1.5b至671b），用户可根据硬件选择合适的模型大小。接着，文章详细描述了如何在终端运行命令启动模型，并通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，实现本地和云端模型的交互。最后，提及了DeepSeek官网和集成工具如POE的使用，帮助用户更好地利用DeepSeek进行开发和应用。

随着AI智能体技术不断成熟，OpenClaw（曾用名Clawdbot）已经成为轻量化、可扩展、高稳定性的开源AI执行框架代表。它能够将自然语言指令转化为真实可执行的系统操作、文件处理、信息检索、流程自动化任务，真正实现从“对话”到“执行”的落地。

Qwen3正式发布并全部开源啦！

超紧凑视觉语言模型（如Qwen2-VL-2B）以仅20亿参数、约4GB体积，实现本地化图文理解与生成，支持CPU/入门GPU实时推理，兼顾精度与轻量部署，推动多模态AI走向终端、离线与普惠应用。

根据Github Trendings统计，2024年7月有15个热门项目。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目6个，JavaScript项目3个，C++项目2个，PHP、Blade、非开发语言、C#、Lua、Go、MDX、Jupyter Notebook项目各1个。这些项目涵盖技术重建指南、生成式AI教程、模块化GUI、云平台、数据库系统、视频生成模型、AI框架、Shell提示渲染器、Neovim配置、PDF转Markdown工具及语音识别等多种领域和技术。

本教程将带你从零开始，快速了解如何通过 API 使用通义千问大模型，并尝试使用大模型 API 开发一些简单的应用应用到工作中，提升效率。

本文深入解析大模型本地部署中内存与显存的核心逻辑，涵盖参数-显存精准计算公式、INT4/FP16等精度占用对比、RTX 4090/5090专属部署代码及多卡分片实践，破除“显存需等于内存”等常见误区，助你科学选型、高效落地。

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阿里云Tokens是AI应用的核心计量单位，用于大模型处理、API授权等场景。文章详细阐述了Tokens的定义、计费逻辑与优惠活动：计费上，不同模型（如Qwen-Turbo、Qwen-Max）有不同阶梯计费标准，且输入输出分开计费；优惠活动方面，企业新客可参与“万亿Tokens扶持计划”，至高得2000元返现，还有“7000万Tokens免费体验”活动。企业合理利用可降低AI应用成本，加速商业化落地。

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。

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。

本文是一篇理论与实践结合的综述文章，综合性全面介绍大模型微调技术。本文先介绍大模型训练的两类场景：预训练和后训练，了解业界常见的模型训练方法。在后训练介绍内容中，引出模型微调（模型微调是属于后训练的一种）。然后，通过介绍业界常见的模型微调方法，以及通过模型微调实操案例的参数优化、微调过程介绍、微调日志解读，让读者对模型微调有更加直观的了解。最后，我们详细探讨数据并行训练DDP与模型并行训练MP两类模型并行训练技术，讨论在实际项目中如何选择两类并行训练技术。

CLIP是OpenAI提出的跨模态模型，通过对比学习将图像与文本映射至统一语义空间，实现零样本图文对齐。无需微调即可完成图像分类、图文检索等任务，显著降低标注成本，成为多模态AI的核心基础。

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。

AutoGen 是微软开源的 AI Agent 框架，支持多智能体协作与分布式部署。本指南从架构解析、技能清单到学习路径，带你由浅入深掌握其核心原理与实战应用，助力构建可扩展的智能系统。

本文系统解析大模型算力核心概念：从基础定义（类比工厂效率）、核心指标（FLOPS、精度影响、显存带宽）到模型-硬件匹配公式与实战优化（量化、多卡分片、参数调优），覆盖RTX 4090/A100等主流显卡适配策略，助你精准选型、高效部署。

通义灵码小白体验手把手教程，真的很好用呢!

该文介绍了如何在阿里云的通义大模型平台注册账号，并详细展示了通义万相功能的使用，包括文本生成图像、相似图像生成、图像风格迁移和应用广场（虚拟模特）四个部分。用户可以通过输入文字或选择图片，生成不同风格的创意作品，并能进行点赞、不满意、生成相似图、下载原图和收藏等操作。在应用广场中，用户可以上传图片并替换模特及背景，创建个性化商品展示图。

本文详解大模型从本地运行到云端API服务的全链路部署：涵盖硬件要求（GPU/CPU/内存）、软件环境（Python/FastAPI/Transformers）、模型选型（Qwen/ChatGLM等），并提供脚本部署、EXE打包（PyInstaller）和Docker容器化三种方案，支持局域网调用与接口文档自动生成，助力零基础用户快速实现“开箱即用”的稳定API服务。

本文为AI技术博主推荐三款高效导出DeepSeek对话的工具：专为iOS/macOS设计的“DS随心转”App，支持多格式且完美保留代码高亮与公式；轻量便捷的浏览器扩展“DeepSeek Share”，适用于Chrome等主流浏览器；以及内置在QQ浏览器中的导出功能，无需额外安装，适合日常快速存档。结合官方导出方式与使用建议，帮助用户根据设备与需求选择最佳方案，同时提醒注意数据隐私与兼容性问题。

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。

Aether项目聚焦边缘/无GPU/私有化场景，用≤9B小模型构建高可用智能运维Agent：融合RAG知识库、分级意图路由、SOP式Skill编排与LoRA微调，兼顾数据安全、低资源消耗与强领域专业性。（238字）

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。

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。