OpenCode x Qwen 3.6 Plus - 再次免费 上次各位把我们的容量当成了自助餐。 我们找到了更多GPU。第二轮。
推荐理由:OpenCode 二度免费开放 Qwen 3.6 Plus,对个人开发者是实打实的福利,虽然 IDE 小众,但模型是顶级的,能直接用就别犹豫。
公司与模型
阿里千问 Qwen 系列的模型发布与开源更新,从旗舰大模型到能装进手机的小模型。
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OpenCode x Qwen 3.6 Plus - 再次免费 上次各位把我们的容量当成了自助餐。 我们找到了更多GPU。第二轮。
推荐理由:OpenCode 二度免费开放 Qwen 3.6 Plus,对个人开发者是实打实的福利,虽然 IDE 小众,但模型是顶级的,能直接用就别犹豫。
阿里千问在PC端上线AI语音输入功能,用户通过快捷键即可在各类桌面应用中直接使用。该功能不仅支持去除语气词、纠错和格式化整理口语内容,更能基于上下文智能回复,并可直接下达创作、问答、翻译等指令。其设计逻辑超越传统语音打字工具,旨在成为跨应用的AI任务调度中枢:用户通过按住快捷键启动语音输入模式,或双击切换至AI指令模式,可直接派发信息检索、文档生成等任务。该功能覆盖文档编辑、网页浏览、即时通讯等主流办公场景,无需切换客户端或打开额外窗口,目前所有用户可免费使用。
推荐理由:阿里千问把语音输入做成了跨应用的AI任务调度中枢,按住说话就能直接发指令干活,对办公族来说是个真提效的小功能,值得装上试试。
推荐理由:可解释性工具从学术走向工程,Qwen-Scope 把内部特征操控、数据合成、问题溯源打包成套装,做模型调试和长尾优化的团队值得立刻上手试试。
推荐理由:2 倍加速的背后是 Warp 特化流水线和自动 Copy 策略,像给手机 GPU 开了条专用跑道,做端侧 Agent 的可以直接拉代码试试。
推荐理由:Qwen 把线性注意力的推理效率压到了新台阶,2-3 倍加速对想做本地 Agent 的开发者是实打实的,不是论文灌水,是能跑在设备上的代码。
FlashQLA 发布了一组专为梯度下降网络优化的融合线性注意力内核。新内核在设计上对计算模式和后向传播更加友好,旨在提升训练效率。该技术通过优化内核融合策略,改进了注意力机制的计算性能,是提升大规模模型训练速度的关键底层优化。
推荐理由:Qwen 团队发了一篇 fused linear attention 内核的工程论文,目标是把 GDN 架构的推理和反向传播都跑快。做底层优化的工程师值得看一眼,普通开发者可以略过。
阿里巴巴视频生成模型 HappyHorse1.0 开启灰度测试,支持生成15秒多镜头叙事视频,具备多画幅适配和1080P超分输出功能。官网720P视频生成刊例价为0.9元/秒,千问App上体验价格低至0.44元/秒。大众用户可通过千问App使用,还能创作粤语、英语、法语、韩语等多种语言的剧情短片。该模型此前登顶AI Video Arena排行榜,并将于5月份正式发布商用。
推荐理由:HappyHorse 悄悄登顶 AI Video Arena 后才被阿里认领,这个反转让它不只是又一个视频模型。0.44 元/秒的定价对内容创作者是真金白银的信号,做短视频的值得现在就去千问 App 试一轮。
Qwen 发布 Qwen3.6-27B 开源模型,这款 27B 参数的稠密模型在编码基准测试中超越了上一代 397B 总参数/17B 激活参数的 MoE 旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B。模型体积从 807GB 大幅缩减至 55.6GB,16.8GB 的量化版本即可在本地运行,生成速度约 25 tokens/s。实测显示其能生成复杂的 SVG 图形代码,展现出旗舰级的编程能力。
推荐理由:通义千问 3.6 27B 用 55GB 瘦身换来了超 397B MoE 的编码能力,Simon 亲手跑出的 SVG 效果惊艳,2026 年最值得本地部署的开源小模型。
通义千问开源 Qwen3.6-35B-A3B,一款总参数 350 亿、推理仅激活 30 亿参数的稀疏 MoE 模型。其在 SWE-bench、Terminal-Bench 等编程基准上显著超越前代,并超越 270 亿参数的稠密模型;原生多模态,在 RefCOCO 上得分 92.0。
推荐理由:千问又推轻量 MoE 模型,35B 总参激活仅 3B,小团队能跑,但正文就一句宣传语,缺技术细节,先观望。
Qwen Studio 发布,集成聊天机器人、图像视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索、工具使用及 Artifacts 功能,提供全模态 AI 一站式解决方案。
推荐理由:阿里发布Qwen3.5-Omni多模态模型,迈向原生全模态AGI
Qwen3.5-Max-Preview 已登陆 LMSYS Chatbot Arena。Qwen Studio 提供聊天机器人、图像与视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索、工具调用及 artifacts 等全栈功能。
推荐理由:阿里 Qwen3.5-Max 预览版上线 Arena,支持多模态理解与工具调用
通义实验室发布 Fun-ASR 端到端语音识别模型系列并开源。Fun-ASR-Nano-2512 参数量 800M,基于数千万小时语音训练,支持中英日三语、7 种汉语方言和 26 种地方口音;Fun-ASR-MLT-Nano-2512 同为 800M,基于数十万小时训练,支持 31 种语言。
推荐理由:原文给出两个识别模型的训练规模、语言覆盖和开源基准对比,还附部署与推理路径,读者可据此评估在中文和方言场景的可用性。
通义 FunAudioLLM 团队开源基于 LLM 的 TTS 系统 Fun-CosyVoice 3.0,官方称在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度上超越前代 CosyVoice 2.0,面向零样本多语言语音合成。
推荐理由:官方发布开源 TTS 新版本,附评测表、安装与部署方式,适合关注多语言语音合成落地的开发者参考。
SenseVoice 是一个语音理解基础模型,支持 ASR、语种识别、语音情感识别和音频事件检测。发布的 SenseVoiceSmall 检查点支持普通话、粤语、英语、日语和韩语,并输出情感与事件标签;采用非自回归端到端架构,同参数量级下推理速度比 Whisper-Small 快 5 倍以上、比 Whisper-Large 快 15 倍以上。
推荐理由:官方仓库文档同时给出基准对比、部署路径和微调方案,读者可以据此评估 SenseVoice 在中英文语音识别场景的可用性。