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AI 日報 2026-09-28

39 則值得知道的變化

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該公司估值達 10 億元，新模型在現有 GPU 基礎設施上將張量網路等量子方法嵌進 Qwen 底層，使強化學習訓練成本下降逾 25%。

模型主打輕量與快速，專為大流量且對延遲敏感的任務打造，現已直接加入既有的 Token Plan 訂閱方案，用戶無需額外設定即可使用。

該模型權重免費開放，能處理重疊語音與即時音訊，在 VoiceArena 基準測試以 14.72% 錯誤率奪冠，較前代降低 41%。

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實測顯示其能自主擴充 3D 建模細節並開發 Mac 應用程式，多數程式碼任務可在一輪微調內解決，且多數任務快取命中率逾 95%。

該模型總參數達 309B、活躍參數 15.5B，採用混合 SWA/DSA 架構，專注於程式開發與 AI 研究領域。

據社群實測，該引擎將決策轉為類型化輸出，CPU 延遲約 0.7 秒並具備低信心度棄權機制，但需注意模型過度自信的校準問題。

該模型基於百萬人資料訓練與四萬名手足驗證，使用逾七百萬個基因標記，旨在透過基因最佳化讓人類智力發展能跟上 AI 腳步。

據報導，該模型在多項測試中以更低成本維持 Kimi K3 Max 品質，並在臨床測試的性價比超越 GPT-6 Astra 等模型。

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據 Reddit 社群發現，Qwen 團隊已悄悄上線該決策模型的官方文件，目前尚未發布正式公告，也未釋出模型權重。