阿里千问发布 QwenGyre，面向超长程智能体任务的在线强化学习框架
阿里千问发布 QwenGyre，一款面向长程智能体任务的在线强化学习框架。QwenGyre 通过弹性调度与轨迹处理，提升超长程任务训练效率，并在 NL2RepoBench 实验中实现端到端加速。
推荐理由：原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
千问 Qwen
全部主题阿里千问 Qwen 系列的开源发布与迭代：从旗舰模型到端侧小模型的全谱系动态。
36条精选相关主题DeepSeekKimi / 月之暗面开源生态
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第 21–36 条 · 共 36 条IT之家精选AI 评分7575 36氪精选AI 评分7070 阿里智能体平台Qoder上线Fast模式，生成速度提升超150%，Token消耗减少27%
阿里智能体平台Qoder推出Fast模式，生成速度提升超150%，Token消耗减少27%。
推荐理由：原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
Solidot精选AI 评分7070 微软推出基于Qwen模型的决策模型Microsoft-Decision-1
微软基于阿里巴巴的Qwen3.5-9B模型推出决策模型Microsoft-Decision-1，其在基准测试中准确率位居榜首，置信度得分排名第二，成本仅为OpenAI GPT-6 Sol的1/20。
推荐理由：原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
36氪精选AI 评分6565 微软基于阿里Qwen推出全新决策模型Microsoft-Decision-1
微软基于阿里Qwen推出全新决策模型Microsoft-Decision-1，该模型在结构化决策任务中表现优于LLM及Jev 1.13.0等热门决策模型。
推荐理由：原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
爱范儿精选AI 评分8585 AI 领域决策模型兴起，TypeSafe 和微软等公司积极布局
TypeSafe 的 AI 模型 Jev 获得融资，估值暴涨；微软发布决策模型 Microsoft-Decision-1；OpenAI 推出 Decisions API；vLLM 发布 6 款决策模型。
推荐理由：原文介绍了决策模型在 AI 领域的应用和发展，以及相关公司的动态，读者可以了解行业趋势和最新进展。
IT之家精选AI 评分6060 阿里 Qoder 上线 Fast 模式：首次响应只要 3 秒，更省 Credits
阿里 Qoder 发布 Fast 模式，首次响应时间缩短至 3 秒，Credits 消耗降低 27%，适用于快速交付任务。
推荐理由：原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
IT之家精选AI 评分7070 Underdog AI 发布 Saluki 27B 模型：2-bit 量化 Qwen3.8-27B，7.89GB 大小
Underdog AI 发布了 Saluki 27B 模型，这是 Qwen3.8-27B 的 2-bit 量化版本，针对智能体应用设计，长于日常推理和工具使用，文件大小仅为 7.89 GB。
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IT之家精选AI 评分8585 微软推出 Microsoft-Decision-1 决策模型，基于 Qwen3.5-9B
微软推出新的决策模型 Microsoft-Decision-1，基于 Qwen3.5-9B，具备顶尖性能，响应速度和决策质量全面超越大语言模型及其他传统决策模型，现已上线 Microsoft Foundry 并接入 OpenRouter。
推荐理由：原文给出了能力变化和开放入口，读者可以据此判断它会怎样改变现有工作流。
Show HN精选AI 评分7878 Vev 开源决策模型发布：对截图提问并返回每个答案的概率
Vev 发布 v0.1 研究预览版，这是一个类似 Jev 的决策模型，可对文本、JSON 记录或截图提出是/否、多选或分级问题，并在约 40 ms 内返回每个允许答案的概率，不生成文本。
推荐理由：开源决策模型给出逐选项概率而非生成文本，读者可据此判断它在截图判定类任务上的可用边界。
IT之家精选AI 评分7171 Strata 引擎开源：12GB 显存显卡可跑 125B Qwen3.8-Flash-Next，RTX 5070 达 94 词元/秒
开发者 Niko1221 开源推出 Strata 引擎，可在 12GB 及以上显存的消费级显卡上运行量化的 Qwen3.8-Flash-Next 模型（125B 参数）。
推荐理由：原文给出了 Strata 在 12GB 显存消费级显卡上跑 125B MoE 模型的具体配置与词元速度，可据此判断本地部署大模型的门槛变化。
Show HN精选AI 评分7878 作者微调 1.5B Qwen 做 Bash 生成，接近 GPT-4o 水平
作者用 401,975 条英文请求与 Bash 命令配对数据，对 Qwen3-0.6B 和 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 做 LoRA 监督微调，发布 EasyCommand 模型、GGUF 和 CLI。
推荐理由：作者公开了微调数据、权重与评测细节，并记录了小模型只记住答案却难以迁移的实验教训。
Show HN精选AI 评分7272 gutsy-0.8b v0.4 发布：CPU 本地运行的校准决策模型
gutsy-0.8b v0.4 发布，这是基于 Qwen3.5-0.8B 微调的本地决策模型，接收文本或 JSON 状态与是非、选择、打分三类问题，返回每个选项的概率，不做文本生成、不联网、无按次调用成本。
推荐理由：0.8B 决策模型在 CPU 上给出校准概率，并公开了训练数据构成与各基准的弱项，便于判断这类小模型能承担哪些判断任务。
极客公园精选AI 评分7272 Jev 之后，中国团队开始深挖 AI 的「直觉层」
9 月 15 日前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创办的 TypeSafe AI 发布只做判断、不生成文字的决策模型 Jev，两周内 OpenAI、Cloudflare、亚马逊及上海人工智能实验室、StartLux 等相继跟进同类模型。
推荐理由：梳理决策模型从 Jev 首发到两周内多家跟进的品类演化，并解释中国团队为何集体押注开源与本地部署。
IT之家精选AI 评分6262 苹果 MacBook Pro 外接 iPhone 17 Pro Max 运行 AI 模型，预填充性能最高提升 44%
Reddit 用户 u/StayLameBro 通过 USB-C 将 iPhone 17 Pro Max 外接至 24GB 统一内存的 M4 Pro 版 MacBook Pro，用自制软件把 Qwen3.8-27B 的运算拆分给两台设备协同处理，预填充性能最高提升 44%。
推荐理由：读者可看到把 iPhone 接入 Mac 分担模型层运算的具体拆分方式，以及不同上下文长度下的实测提升与局限。
开源中国精选AI 评分7171 Jeff 开源发布：22 毫秒出决策的小模型，0.8B 微调在 benchmark 上逼近 Jev
开源项目 Jeff 发布，定位为专做快速决策的小模型，基于 Qwen3.5 和 Gemma 4 微调，作为 zero-shot 分类器一次前向计算即返回每个选项的校准概率，不生成文本、无需解析。在 RTX PRO 6000 上约 22 毫秒出一次决策，并支持 Apple M4 Max（MLX）。其 0.8B 微调版本在 benchmark 上逼近 Jev。
推荐理由：开源小模型把决策任务做成零样本分类，给出延迟与基准对比，便于判断端侧快速决策的可行性。
Latent Space精选AI 评分7878 AINews：Opus 5.5 擅长生成讲解视频
AINews 汇总 9/24-9/25 动态，指出 Opus 5.5 本周发布后社区反响积极，尤其在用代码生成讲解视频上表现突出。
推荐理由：汇总 Opus 5.5 发布一周内的社区实测与榜单表现，并给出 Jev、Photon 等基础设施与研究的同期进展。