三天不开源，Qwen团队手就痒。 昨天深夜再次放出两个端侧模型： Qwen3-4B-Instruct-2507：非推理模型，大幅提升通用能力 Qwen3-4B-Thinking-2507：高级推理模型，专为专家级任务设计
移动端侧模型迎来“新王”。
专注于端侧大模型研发的中国AI初创企业面壁智能完成新一轮数亿元融资，本轮融资由洪泰基金、国中资本、清控金信和茅台基金联合投资。本轮融资的完成，将进一步为面壁智能构筑高效大模型技术、产品壁垒、加速行业赋能与生态拓展奠定坚实基础，协同产业上下游推动「端侧大脑」在千行百业规模化应用。
Mixture-of-Experts（MoE）在推理时仅激活每个 token 所需的一小部分专家，凭借其稀疏激活的特点，已成为当前 LLM 中的主流架构。然而，MoE 虽然显著降低了推理时的计算量，但整体参数规模依然大于同等性能的 Dense 模型，因此在显存资源极为受限的端侧部署场景中，仍然面临较大挑战。
他们打造的端侧大模型已经可以在树莓派这样的微型设备上流畅运行，首批搭载Yan架构大模型的具身智能机器人也已经面世。当下AI算力竞赛愈演愈烈之际，他们的“低算力”“群体智能”之路正在获得更多关注。本期「大模型创新架构」主题访谈，量子位邀请到RockAI CEO刘凡平，聊聊他们选择非Transformer架构路线背后的故事，以及通过架构及算法创新实现AGI的技术愿景。
端侧大模型圈子的《速度与激情》，就这么水灵灵地上演了。
大模型固然性能强大，但限制也颇多。如果想在端侧塞进 405B 这种级别的大模型，那真是小庙供不起大菩萨。近段时间，小模型正在逐渐赢得人们更多关注。这一趋势不仅出现在语言模型领域，也出现在了机器人领域。
OPPO收购波形智能，加速端侧大模型布局。
过度追求端侧大参数并无意义。
Jiajun Xu : Meta AI科学家，专注大模型和智能眼镜开发。南加州大学博士，Linkedin Top AI Voice，畅销书作家。他的AI科普绘本AI for Babies (“宝宝的人工智能”系列，双语版刚在国内出版) 畅销硅谷，曾获得亚马逊儿童软件、编程新书榜榜首。
