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如果有人看过我以前的回答，就知道我一直是DeepSeek和Qwen的小迷弟。 我既看好DeepSeek也看好Qwen。 DeepSeek出圈的原因在于免费可用的R1模型确确实实达到甚至超越了O1. 这个时候，像 Qwen-0.6B 这种小模型就有优势了，资源吃得少，还能支持高并发。 它主要不是拿来做复杂对话或者生成文本的，而是跑一些比较轻量的任务，比如 query 改写、语义增强、用户意图识别. Nunchaku开源了Qwen-Image的INT4和FP4版本 | NVIDIA的Nunchaku团队刚刚开源了Qwen-Image的INT4和FP4版本，共包括四个版本： svdq-int4_r32-qwen-image.safetensors：使用 SVDQuant 算.
8月5日凌晨，我们正式发布了通义千问系列首个图像生成基础模型 Qwen-Image！ 上线以来，已经看到许多开发者用它创作出令人惊艳的作品——从精准渲染中文招牌到复杂海报设计，创意. 在Qwen系列中，“Instruct”与早期模型中的“Chat”后缀作用类似，都是为了提升模型的“情商”和任务执行能力。 同时这也说明了，它不是一个“think”或者“reasoning”的推理模型，这个其实是Qwen3这. 上图为采用Qwen Image直接文字生成，这么多文字在复杂排版，大小不同，中英文混杂的情况下不出错很难的。 Qwen-Image是阿里推出 20B 参数的 MMDiT 模型，专门针对带文字的图像生成进行优.
Qwen 2.5 Max 的幻觉控制还是挺好的，但是到 QwQ 这类推理模型就有点和 R1 一样的幻觉味道了；如果推理版本拥有一样的幻觉率，会很好。
华为盘古大模型被指出抄袭阿里Qwen大模型是怎么回事？ 7月5日，针对盘古Pro MoE模型被质疑套壳阿里通义千问Qwen-2.5的争议，华为诺亚方舟实验室发布声明称，该模型是基于昇腾硬件平台开发、. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B只做了SFT，而QwQ-32B不但做了SFT，还做了强化学习。 我们可以问自己一个问题，强化学习到底对神经网络产生了什么影响。 一个神经网络靠SFT蒸馏和强化学习蒸馏. 如何评价阿里 Qwen 新发布的推理模型 QwQ-Max-Preview，以及后续的开源计划？ 各方面跟 Deepseek-r1 对比如何 [图片] 2 月 25 日消息，今日阿里 Qwen 团队在 Qwen Chat 平台上.
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