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AI 日報 2026-10-10

34 則值得知道的變化

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Clef-omni 建基於 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct MoE，21 秒含聲音影片約 1.5 秒完成評分，並上架 HuggingFace。

模型支援文字生圖與影像編輯，可透過 Diffusers 的 QwenImage21Pipeline 在 CUDA 上部署，並以 CFG=1 與 prefix KV caching 加速推論。

使用者可在無限畫布集中素材與方案，生成圖片後繼續調整文字、配色和版面，相關 Agent 也能完成圖片、影片與整套設計。

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訪談稱團隊沿用 Luna 權重、未重新訓練，透過結構化輸出與並行處理加速首次決策回傳，並支援多題批次處理。

RLCD 讓模型輸出選擇、評分與機率，開發者可用閾值決定自動執行或轉交人工，Jev 目標是提升每美元可取得的智慧。

模型宣稱以單一 JSON 信封輸出版面、OCR、ASR、圖表與影片事件等結構化結果，並在 OmniDocBench v1.6 獲 96.96 分。

模型採 Apache-2.0 授權，基於 Qwen3.5-4B 微調；貼文稱在 H100 上每次決策約 30 毫秒。

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10 月 14 日起舊模型請求將自動轉發並按新版計價；10 月 21 日舊名稱失效，V2.6 Flash／Pro 價格維持每百萬詞元 1／2 元與 3／6 元。