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能翻译33语种+5方言，医学术语/粤语翻译实测“能打”。

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作为大模型从业者或研究员的你，是否也曾为一个模型的 “长文本能力” 而兴奋，却在实际应用中发现它并没有想象中那么智能？

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为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口，却在计费上让长文本显著更贵？

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AI不仅会做PPT，写代码，它还能理解更深层次的问题。在美国的一项偏重于文化领域的新基准测试中，中国开源模型Qwen3夺冠，DeepSeek的R1跻身前六，力压多家全球顶级的明星模型。

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就在刚刚，英伟达正式开源发布了其新一代AI模型：NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成：Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。

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当前，AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时，也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。

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在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。

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半成品模型，已经刷下高难度数学推理测试AIME 25满分战绩。

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Qwen 团队终于在周日的晚上， 兑现了本周会更新Qwen3-Max thinking 的承诺。 而这个更新， 基本也是上周所有更新中为数不多非常期待的了。 毕竟Qwen3-Max也是Qwen整个家族里最大、最强的模型，

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10 月 23 日，一向不爱出风头的夸克上线了对话助手，可以让用户在一个 App 内即可完成信息查找、问题解答与任务处理，实现了 AI 搜索与对话的深度融合。其中一大亮点就是，该对话助手采用了 Qwen 最新闭源模型。至于是哪个型号、性能有多强，夸克卖了个关子，只透露比 Qwen3-Max 更进一步，在业界有绝对领先性。