🤖 部署一个能操作电脑的视觉AI模型
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🏢 最便宜的万亿级 AI 模型: Qwen3-Max
阿里最近发布了对标 GPT-5 的旗舰闭源模型 Qwen3-Max,核心是提供一个高性价比的企业级解决方案,而非单纯追求参数规模。 它的万亿参数规模基于 MoE (混合专家) 架构,原理类似一个公司聘请了无数专家,但每次只激活最相关的几位来解决问题,以此保证响应速度与较低的推理成本。 1️⃣ 双版本策略,场景分明 ◦ Instruct 版:已正式上线,面向生产环境,指令遵循与代码修复能力很强,响应直接快速。 ◦ Thinking 版:仍在训练,主打复杂推理,通过代码解释器等工具增强,能在一些数学基准上拿满分,但计算成本也更高。 2️⃣ 性能特点务实,不搞“全能” ◦ 强项:在企业自动化 (Tau2-Bench) 与真实世界代码维护 (SWE-Bench) 方面表现突出,很适合构建复杂的 AI Agent 与知识库 RAG 系统。 ◦ 弱项:在新算法编程 (LiveCodeBench) 这类需要从零创造的场景表现温和,对话的创造性与细节处理不如 GPT 或 Claude。 3️⃣ 开发者友好,迁移成本低 ◦ 定价模型很有竞争力,按上下文长度分层计费,综合成本低于 Claude Opus 4.1 等模型。 ◦ 提供兼容 OpenAI 的 API 接口,方便现有项目快速迁移测试。 日常开发与自动化流程,首选 Instruct 版即可,性价比高。只有在处理需要深度思考、跨工具协作的复杂任务时,再考虑调用 Thinking 模式。 上手指南:可以直接在官网免费体验两个模式的差异,也可以通过阿里云百炼或 OpenRouter 等平台 API 调用。建议优先测试它在多语言翻译、结构化数据(如 JSON)生成等场景的稳定性。 官网博客: https://qwen.ai/blog?id=241398b9cd6353de490b0f82806c7848c5d2777d 免费体验: https://chat.qwen.ai

🖼 免费AI修图:Qwen-Image-Edit-2509开源模型
阿里巴巴Qwen团队近期发布了Qwen-Image-Edit-2509,这是一个大幅降低创意门槛的开源图像编辑模型。它将多图像编辑、身份一致性和结构控制带入低成本时代。 1️⃣多图合成画布: 这是开源领域的亮点,能将最多三张不同图像无缝融合,由文本提示引导。 * 人物+人物:轻松合并两张肖像,创造自然合影。 * 人物+场景:将主体置入新背景,自动调整光照。 * 人物+产品:为广告和电商生成专业级宣传图。 2️⃣一致性新标准: 解决了AI编辑中常见的“身份漂移”问题,确保人脸、产品标识和复杂文本在各种编辑中保持高度一致。例如,改变人物姿势或风格滤镜,面部依然清晰可辨,产品标志不会扭曲。 3️⃣原生ControlNet集成: 告别复杂的配置,模型核心直接支持深度图、边缘图或关键点骨架等结构性输入,实现“即插即用”的精确控制。这让用户可以同时指定姿势和保持角色身份,大大简化了复杂任务。 技术简化:Qwen-Image-Edit-2509采用独特的双路径架构,将图像的“语义”(是什么)与“外观”(怎么样)分离处理。这种设计是其实现“坚如磐石的一致性”的关键,使得局部编辑不会破坏主体核心特征。 - 硬件要求:完整版需要至少16GB显存GPU,推荐24GB。社区虽有GGUF量化版,但可能牺牲质量。 - 本地部署问题:在ComfyUI等框架中存在长宽比和缩放错误,这限制了其在需要像素级精确对齐的专业工作中的应用。 - 提示敏感性:编辑效果可能受提示词措辞影响,需进行精细的提示工程。 官方网页版( https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 )体验流畅,适合快速原型和日常创作。对于创作者,可关注ComfyUI集成( https://docs.comfy.org/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit )以探索更多工作流。

美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
