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刚刚！Qwen3深夜升级，碾压Kimi K2和DeepSeek V3
通义千问更新旗舰版Qwen3模型，推出Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507 - FP8。新模型通用能力显著提升，在多测评中超Kimi - K2等模型，还增强多语言覆盖等性能，已在魔搭和Hugging Face开源。
配置一改就要重启的时代结束了：Dev Proxy 2.1 正式上线
Dev Proxy团队发布2.1版本，围绕开发效率和本地测试体验更新，有配置热重载、stdio流量代理等新功能，还改进配置、性能及细节问题。Dev Proxy Toolkit 1.12同步发布。
Google Nano Banana 与 GPT-4o Image 1：哪款 AI 图像生成更好？
2025年8月26日，Nano Banana发布引关注，而GPT - 4o Image 1是主流常用图像生成器。文章从关键指标、生成速度对比二者，又用相同提示词在多种场景对比，分析各有优劣，适用场景不同。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1，超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法，实验中超越o3 - mini、比肩Claude，还在案例表现出色。
别人在测 Demo，我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1，从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显，虽有不足，但已能满足多数日常开发任务。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
刚刚，千问App把谷歌和OpenAI的「付费绝活」塞进了手机，还免费？
千问App迎来史诗级更新，接入阿里两大视觉模型Qwen - Image和Wan 2.5。Qwen - Image在图像编辑上有强大视觉逻辑理解和一致性保持能力；Wan 2.5能实现原生音画同步。千问App还实现一站式工作流。