Sib kontenut simili

🎉 Qwen3-VL теперь работает в llama.cpp! Модель можно запускать прямо на своём устройстве - поддерживаются CPU, CUDA, Metal, Vulkan и другие бэкенды. Доступны GGUF-веса для всех версий - от 2B до 235B. Можно запускать локально, без облака и сторонних сервисов 🚀 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl 🤖ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-VL-5c7a94c8cb144b 📌PR: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/16780 @ai_machinelearning_big_data #Qwen3#llm

阿里巴巴免费发布 Qwen3.5，表明中国开源模型竞赛远未放缓 阿里巴巴发布了开源模型 Qwen3.5，旨在与西方领先模型竞争。该模型采用混合架构，结合了线性注意力机制和混合专家模型，每次查询激活的参数量为 170 亿。中国 AI 实验室正在加速新模型的发布，表明中国开源模型竞赛远未放缓。Qwen3.5 的发布进一步推动了中国在 AI 领域的创新。THE DECODER 🏷#Qwen3#Alibaba#AI 📢频道👥群组📝投稿

⚡️ Qwen Deep Research получил полезное обновление Теперь он создаёт не только отчёты, но и готовые веб-страницы и подкасты. Работает связка Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS. 👉Попробовать: chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research @ai_machinelearning_big_data #Qwen#AI#DeepResearch#Qwen3#AItools

🚀 Команда Qwen представила Qwen3-Max-Preview (Instruct) — свою крупнейшую модель на сегодняшний день, с более чем 1 триллионом параметров По бенчмаркам Qwen3-Max-Preview опережает предыдущий флагман Qwen3-235B-A22B-2507. Внутренние тесты и первые отзывы пользователей говорят о том, что модель стала сильнее в диалогах, агентных задачах, следовании инструкциям и обладает более широкими знаниями. Qwen обещают очень скоро выпустить ещё что-то интересное. Qwen3-Max-Preview уже доступна в Qwen Chat и через Alibaba Cloud API. Масштабирование работает. 🟢Qwen Chat: https://chat.qwen.ai 🟢Alibaba Cloud API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3-max-preview @ai_machinelearning_big_data #AI#Qwen3#LLM#AlibabaCloud#QwenChat

千问 App 接入阿里最强学习模型 Qwen3-Learning，支持拍照答疑、作业批改 千问App今日上线基于Qwen3训练的最新学习大模型Qwen3-Learning。该模型支持拍照答疑功能，具备跨文化、多语言解题能力，整合全球30多个国家考试体系及真题，深度解析知识体系与答题技巧。此外，Qwen3-Learning还支持小初高全学科作业、试卷的整页批改，兼容印刷体与手写体识别，并提供薄弱点诊断、错题讲解等智能小结，构建学习闭环。此前，千问App已上线国内最强视频生成模型通义万相Wan2.5和全球最强开源模型Qwen-Image的独家满血特供版。IT之家 🏷#Qwen3#Learning#千问App#学习模型 📢频道👥群组📝投稿

⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом. Кратко : - Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц. - Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний. - Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований). Что описано в отчёте: - Архитектура vision–language модели. - Процесс обучения: pretraining + post-training. - Источники данных и методы фильтрации. - Сравнения с другими VLM и ключевые метрики. 🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631 🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel

阿里巴巴推出 Qwen3-Max-Preview，其迄今为止最大的语言模型 阿里巴巴发布了其迄今为止最大的语言模型 Qwen3-Max-Preview，该模型拥有超过一万亿个参数。该模型整合了名为“Web Dev”的新功能，旨在简化网站和应用程序的创建。用户仅通过单个提示即可获得完整的前端代码，无需任何编程知识。THE DECODER 🏷#阿里巴巴#Qwen3#Max#Preview#语言模型 📢频道👥群组📝投稿

🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи! 🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh 🟢 Авто-определение языка 🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100) 🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии 🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать ▪API：https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031 ▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Blog：https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list @ai_machinelearning_big_data #ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI

#python#agent#agentic_ai#grpo#kimi_ai#llms#lora#qwen#qwen3#reinforcement_learning#rl ART is a tool that helps you train smart agents for real-world tasks using reinforcement learning, especially with the GRPO method. The standout feature is RULER, which lets you skip the hard work of designing reward functions by using a large language model to automatically score how well your agent is doing—just describe your task, and RULER takes care of the rest. This makes building and improving agents much faster and easier, works for any task, and often performs as well as or better than hand-crafted rewards. You can install ART with a simple command and start training agents right away, even on your own computer or with cloud resources. https://github.com/OpenPipe/ART

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk