🏢 最便宜的万亿级 AI 模型: Qwen3-Max
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💡 免费搭建专属Vibe AI编程平台
Cloudflare 最近开源了 VibeSDK,一个端到端的 AI "Vibe 编程"平台。VibeSDK 的核心价值在于,它将AI编程从概念推向可部署的平台化实践。它不是另一个AI代码助手,而是让你能构建自己的 GitHub Copilot 或 Cursor,并且深度定制化。 1️⃣ 核心特性与收益 ◦ 自然语言驱动: 通过对话式AI,将想法直接转变为功能性应用代码。 ◦ 端到端自动化: 从代码生成、依赖安装、实时预览、到自动化调试与全球部署,一站式完成。 ◦ 安全隔离: 利用 Cloudflare Sandboxes 为每位用户提供独立安全的运行环境,执行AI生成代码无后顾之忧。 ◦ 全球网络部署: 应用最终部署在 Cloudflare Workers for Platforms 上,自动具备边缘分发和弹性扩缩容能力,按需计费。 ◦ 多模型兼容: 通过 AI Gateway 统一接入 Google Gemini、OpenAI 等主流LLM,支持切换与成本优化。 2️⃣ 告别传统自托管痛点传统自建AI编程平台面临硬件成本、运维复杂性和人才稀缺等挑战。VibeSDK 提供“托管的自托管”模式,企业拥有平台逻辑与数据控制权,同时将基础设施管理外包给 Cloudflare,实现了数据主权、知识产权保护与深度定制,同时规避了高昂的前期投入与运维负担。 3️⃣ 开发者进阶提示项目完全开源,基于 MIT 许可证。开发者可自行修改源码,定制Prompt,集成企业内部API和UI库。通过 AI Gateway 提供的可观测性,监控LLM调用成本与延迟,进行策略优化。 无论你是想为内部团队打造专属工具,还是为SaaS产品增加AI定制能力,VibeSDK 都提供了一个成熟且经过验证的蓝图。 上手指南: 访问 VibeSDK GitHub 仓库,按照文档指引,几步即可在你的 Cloudflare 账户上部署专属 AI 编程平台。 Cloudflare VibeSDK 官网博客: https://blog.cloudflare.com/deploy-your-own-ai-vibe-coding-platform/ VibeSDK GitHub 仓库: https://github.com/cloudflare/vibesdk

🤖 部署一个能操作电脑的视觉AI模型
通义千问最新开源的 Qwen3-VL 模型,不仅性能比肩闭源Gemini 2.5 Pro,还能作为视觉智能体帮你完成跨应用任务,大幅提升自动化效率。 1️⃣ 视觉智能体:Qwen3-VL 在 OS World 基准测试中达到 SOTA 性能,能够理解和操作电脑及移动设备 GUI。你可以用它自动化跨应用任务,例如识别按钮、文本输入框,并根据指令执行多步骤操作。这类似于让 AI 帮你“看”屏幕并“点击”完成任务。 2️⃣ 视觉编程:实现“所见即所得”的开发流程。直接将截图、手绘草图转化为功能性的前端代码(HTML/CSS/JavaScript),甚至生成 Draw.io 图表数据。大幅缩短原型设计与开发时间。 3️⃣ 超长上下文:原生支持 256 K token,可扩展至 1 M token。这意味着它可以处理长达两小时的视频内容或整本图书,并进行高保真推理,检索准确率在 256 K token 内可达 100%。 技术架构与模式 Qwen3-VL 提供了两种主要模式: Instruct 版本:专为快速、准确响应设计,适合日常对话和标准视觉语言任务。 Thinking 版本:为深度、多步推理优化,擅长 STEM、数学和逻辑等复杂挑战,通过生成“思维链”来得出高质量答案。 部署与获取 Qwen3-VL 采用 Apache 2.0 许可证,允许商业使用、修改和二次开发。 模型权重下载:可在 Hugging Face 和 ModelScope 获取。 API 服务:Qwen Chat 或阿里云模型工厂提供,支持 OpenAI 兼容接口。 本地部署: 旗舰 235B 模型:需要多 GPU (如多张 RTX 3090,96GB+ 显存),推理速度 3-7 tokens/秒。 30B 模型:单 GPU 即可 (如 RTX 3090),推理速度 40-70 tokens/秒,Apple Silicon 可达 100+ tokens/秒。 🔗 GitHub 项目地址: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL

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。
