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当下的大模型后训练（Post-training）pipeline 中，On-Policy Distillation（OPD）已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5，业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习（RL）稀疏的结果奖励，OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号，看起来就像是一顿「免费的午餐」。
面壁智能正式发布并开源了 MiniCPM-V 系列新一代基础模型——MiniCPM-V 4.6。这款模型的整体参数规模仅约 1B（1.3B），是该系列有史以来参数规模最小的一款。但在多模态综合能力上，它却成功超越了被视为标杆的阿里 Qwen3.5-0.8B 和谷歌 Gemma 4 E2B-it，做到了「尺寸更小、效率更高、性能更好」。
别人做AI中训练都在堆语料、补知识。
独家获悉，字节跳动日前低调公布全球首个25B级、基于混合专家 (MoE) -扩散自注意力机制(DiT) 的开源增强统一多模态模型Mamoda2.5。Mamoda2.5依托Qwen3-VL-8B、128 个专家，Top-8 路由的MoE+DiT架构搭建，最终模型参数高达250亿，而每次仅激活约30亿参数（约12%）。
如果您经常用Claude Code、OpenCode、OpenClaw这类Agent框架，大概率会遇到一种不稳定现象：同一个Skills，用Claude能跑，换成Qwen就不行了；在Claude Code里稳定的流程，换到OpenClaw可能输出格式崩掉；在作者环境里正常的脚本，到了自己机器上可能因为缺依赖进入反复报错。
刚看到这个 Demo 的时候着实有些想笑，很久没有见过吐词如此之慢的大模型了。观感上就像「闪电」老师。尽管只有每秒 0.6 个 tokens 的输出速率，这依旧是一个令人不可思议的工作。因为这是一个跑在 iPhone 17 Pro 上的 400B 大模型！
ElatoAI 是一个开源免费的实时AI语音交互系统，采用Arduino 编程，运行在乐鑫 ESP32 主控制器上，通过安全WebSocket连接至部署在Deno边缘函数构建的服务端，通过OpenAI Realtime API等技术实现低成本、长时长、跨设备的自然对话体验，支持多种AI模型，
Qwen3.6系列全员集结完毕。
我秒了我自己？？
阿里前几天开源的Qwen3.6-35B-A3B，让这次讨论不再只是一次普通的新旧模型对比。它一边要面对谷歌Gemma4-26B-A4B的外部竞争，一边又必须回答一个更麻烦的问题：相较于 Qwen3.5-35B-A3B，它到底是升级，还是修补？更现实的是，很多人现在真正跑着的，其实是Qwen3.5-27B，那么这条新的35B-A3B路线，到底值不值得迁过去。