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今天，我们很高兴开源 Qwen-Image-2.1，一个兼顾生成效果、推理效率与使用成本的图像模型。Qwen-Image-2.1 将文生图与图像编辑整合在同一模型中，视觉生成部分仅有 7B 参数，并原生支持透明图像的生成与编辑。 本次更新的模型主要特色包括四个方面： 小模强效，极致价比：轻量的模型结构与推理优化，在生成质量和计算成本之间取得平衡。 原生透明，

Jev 这几天火得一塌糊涂。 有人看完第一反应是： 不就是一个速度更快、价格更低的小模型吗？ 如果只是这么理解，其实低估了它。 Jev 真正有意思的地方，不在于它比 GPT 或 Claude 便宜多少，而在于它从一开始就没有打算成为另一个聊天模型。 它不负责陪你聊天。 不负责写长文。 也不负责生成代码。 它只专注做一件事： 判断。 如果一定要用一句最容易理解

B站终于把： AI 模型测评 做成排行榜了。 这个新东西叫： AI 无限竞技场。 玩法非常 B 站。 不是给所有模型发一套固定卷子。 也不是只看： MMLU； SWE-bench； 数学； 推理 这些标准 Benchmark。 而是直接把不同领域 UP 主平时那些： 奇奇怪怪但又特别真实的 AI 实测 全部汇总起来。 让： GPT； Claude； Deep

知识库以前最大的能力是什么？ 回答问题。 你上传： PDF； Word； Excel； 公司文档。 然后问： 这份合同什么时候付款？ RAG 找到对应段落。 大模型给你答案。 这套玩法已经非常成熟。 但问题也很明显： 它只会说。 知道这份数据应该怎么算。 但不会真的帮你算。 知道这个 Excel 应该修改。 但不会真的生成一个新文件。 知道项目应该怎么处理。

腾讯最近又低调做了一个挺有意思的 AI 工具。 名字叫： ChatterFly。 乍一看像： AI 语音输入法。 但真正用法已经不只是： 你说一句，它帮你打一句。 而是： 你想到什么直接说。 AI 再帮你把这些乱七八糟的口语： 整理成真正能发出去、能交付、甚至能直接交给 Agent 执行的内容。 比如： 邮件。 周报。 会议纪要。 项目进度。 营销文案。 甚