腾讯“AI全家桶”,集中亮相!

【导读】腾讯“AI全家桶”集中亮相世界人工智能大会,让“好用的AI”成为普惠生产力

中国基金报记者 张燕北

全球人工智能领域最具影响力的专业盛会——世界人工智能大会(WAIC)7月26日在上海开幕。

连续第八次参加大会的腾讯,今年以“让‘好用的AI’成为普惠生产力”为核心主题,携“AI全家桶”参展。其中多项技术应用“首发”“首秀”,集中展现腾讯如何凭借全自研云技术及混元大模型技术底座,让AI智能体成为14亿用户的“数字好友”,使人工智能技术沉淀为千行百业的“新质生产力”。

混元多模态AI模型矩阵集中亮相,立体呈现“从云到端”自研链路

“元宝你好,帮我看看这几个玩偶分别是哪些品牌?”“好的,这几个公仔分别是QQ企鹅公仔、Labubu和卡皮巴拉公仔……”在腾讯展台,参观者拿起手机,和腾讯元宝开启一场视频聊天。

这是腾讯元宝最新推出的视频通话功能在公开场合的“首秀”。如今,腾讯元宝能够实现更低延迟、更拟人化、更有情感的视频和语音通话。无论是老年人还是视障人士,都能随时随地向元宝提问。

而在邻近的展台,参观者们拿起画笔在平板上随意涂鸦,就能“画出”梵高、毕加索、中国水墨等风格的“AI大师画”;随机抽取关键词组合,就能根据提示词创作出三维模型。这背后是腾讯混元大模型的图像生成能力。

据了解,腾讯混元图像2.0模型支持文生图和绘画生图等多种交互方式。输入文字指令或上传本地图片、在线绘图,甚至只要一句话,就能毫秒级获得高质感图像。

如今,腾讯混元模型矩阵涵盖了文字、声音、图像、视频、3D等多种模态的生成与理解能力。其中,混元3D AI创作引擎是业界首个一站式、低门槛3D内容生产的AI创作工具,能大幅提升3D内容创作效率。

打造“AI好友圈”,让每个人成为“超级个体”

用AI答疑解惑、制作攻略、高效办公……本届WAIC中,腾讯“AI全家桶”集中亮相,扮演“生活全能家”“职场小秘书”“出行规划师”“内容创想家”等多重角色,为用户打造“AI好友圈”。目前,腾讯各项业务已全面拥抱AI,基于混元大模型等能力,将AI能力通过社交平台延伸至生活、工作、学习、出行、娱乐等多重场景,帮助人们预见未来生活的无限可能。

作为覆盖数亿用户的数字社交平台,微信与QQ延伸出更温暖的“AI智能触角”,成为用户手中的智能“好友”。如今,小程序、搜一搜、微信读书等微信开放生态已全面接入AI能力。微信用户还可以添加元宝AI助手为专属好友,拥有触手可及的“AI伙伴”。此外,微信免费提供AI学习平台——小程序教育平台,帮助中小学师生简单实现“做中学”,使用AI能力编程,学习如何解决实际问题,激发学习动力。短短一年,师生们已借助13万个不同的小程序项目,使生活和学习更加便捷高效。

基于AI大模型,QQ在聊天对话、搜索、照片及视频处理、社群管理等社交链路和社交场景中,也提供了多元化能力。QQ用户可以通过添加AI助手“小Q”为好友,体验即问即答、画图、写作、解题和文件解析等功能。此外,在“QQ AI妙绘”功能中,用户可以上传图片,智能转换为各种风格,甚至一键转化为视频,并即刻分享到QQ空间或群聊,这也是社交生态与AI结合的独特魅力。

“我们以用户需求为锚点,以使用场景为标尺,期待AI能力能够覆盖到大众日常生活的每个角落,让14亿用户体验‘添加微信好友般’的便捷,拥有触手可及的‘AI伙伴’,构建专属‘AI好友圈’,助力每个人成为AI赋能的‘超级个体’。”腾讯华东总部总经理李侃说。

五大AI生产力平台,打通AI产业应用“最后一公里”

AI技术的发展,不仅点亮了千家万户的智慧生活,也点燃了产业效率变革的引擎。本次展会,腾讯带来五大AI生产力平台:智能体开发平台、具身智能开放平台Tairos、AIGC内容生成平台、端侧大模型平台、AI教育平台,推动AI技术转化为触手可及的生产力工具。

针对企业拥抱AI面临的开发门槛高、专业知识缺、部署落地慢等困境,“腾讯云智能体开发平台”和“腾讯元器”两大智能体开发平台,大大降低AI Agent搭建与使用的门槛,帮助企业客户和创作者安全、高效、便捷地搭建属于自己的智能体。企业级知识管理工具——乐享知识库,帮助超30万家企业打造知识型组织,实现更高效、更智能的知识管理。作为腾讯广告专为营销场景打造的商业AI解决方案,“奇妙数字人”为企业提供多样化、高拟真的数字人体验,目前已储备超3000个公共数字人形象,在电商、教育、金融、大健康等多个行业中落地应用,商家直播成本最高降低90%以上。

豌豆羊输入法 – AI输入工具,支持动态预测与智能纠错

豌豆羊输入法是什么

豌豆羊输入法是专为年轻人设计的趣味AI输入法工具,由蚂蚁云通(上海)信息技术有限公司开发。通过多种创新功能,满足用户在聊天场景中的个性化和趣味化表达需求。主要功能包括智能回复、表情包制作和多样化的输入方式。用户可以用AI智能替身回复聊天,选择多种AI人设(如情话、怼人、夸赞等),能通过AI生图能力制作搞怪表情包。豌豆羊输入法支持拼音、手写、语音等多种输入方式,提供智能纠错和动态预测功能,让输入更高效。支持个性化设置,用户可以根据聊天场景切换角色和主题,打造专属输入体验。

豌豆羊输入法

豌豆羊输入法的主要功能

  • AI智能替身:接入大模型,用户上传聊天截图后,AI可自动回复,提供多种AI人设(如情话、怼人、夸赞、宫斗等),满足不同社交场景需求。
  • 智能纠错与预测:支持动态预测、整句输入,能智能纠错,让用户输入更高效。
  • AI生图能力:提供丰富的表情包制作工具,支持AI配梗、AI重绘,用户可一键生成搞怪表情包,轻松应对各种聊天场景。
  • 多种输入法:支持拼音、手写、语音、笔画、五笔等多种输入方式,满足不同用户的输入习惯。
  • 混合输入:支持中文、英文、数字、符号的混合输入免切换,方便快捷。
  • 自定义角色切换:用户可以根据聊天场景自定义角色和设定,切换输入法主题,打造专属输入体验。
  • 主题管理:提供丰富的主题选择,用户可以根据喜好更换输入法界面风格。

豌豆羊输入法的官网地址

  • 官方应用商店:豌豆羊输入法

豌豆羊输入法的应用场景

  • 社交聊天:在聊天中,用户可以通过上传聊天截图,让AI根据聊天内容生成合适的回复。
  • 高效输入:支持中英文、数字、符号的混合输入免切换,适合在学习和工作中快速输入各种内容。
  • 个性化表达:在学习和工作中,用户也可以通过自定义角色切换和主题管理,让输入法更符合自己的风格,提高输入的愉悦感。
  • 表情包制作:用户可以根据聊天内容,用AI生图能力制作搞怪表情包。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 – 阿里推出的最新推理模型

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507是什么

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 是阿里巴巴发布的全球最强开源推理模型。基于2350亿参数的稀疏混合专家(MoE)架构,每次激活220亿参数,拥有94层Transformer网络和128个专家节点。模型专为复杂推理任务设计,支持256K原生上下文处理能力,可应对长文本和深度推理链。在性能方面,Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 在逻辑推理、数学、科学分析、编程等核心能力上显著提升,特别是在AIME25(数学)和LiveCodeBench v6(编程)等基准测试中刷新了全球开源模型的最佳成绩,超越了部分闭源模型。在知识、创意写作、多语言能力等通用任务上也表现出色。

模型采用Apache 2.0开源协议,免费商用,用户可通过QwenChat、魔搭社区或Hugging Face体验和下载。定价为每输入百万token 0.7美元,每输出百万token 8.4美元。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507的主要功能

  • 逻辑推理:在逻辑推理任务中表现出色,能够处理复杂的多步推理问题。
  • 数学运算:在数学能力上显著提升,特别是在 AIME25 等高难度数学测试中刷新了开源模型的最佳成绩。
  • 科学分析:能处理复杂的科学问题,提供准确的分析和解答。
  • 代码生成:能生成高质量的代码,支持多种编程语言。
  • 代码优化:帮助开发者优化现有代码,提高代码效率。
  • 调试支持:提供代码调试建议,帮助开发者快速定位和解决问题。
  • 256K 上下文支持:原生支持 256K 的长文本处理能力,能处理超长上下文,适用于复杂的文档分析和长篇对话。
  • 深度推理链:自动启用多步推理,无需用户手动切换模式,适合需要深度分析的任务。
  • 多语言对话:支持多种语言的对话和文本生成,能满足跨语言交流的需求。
  • 指令遵循:能准确理解和执行用户的指令,生成高质量的文本输出。
  • 工具调用:支持与外部工具结合使用,扩展模型的功能。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507的技术原理

  • 稀疏混合专家(MoE)架构:Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 采用稀疏混合专家(Mixture of Experts,MoE)架构,总参数量为2350亿,每次推理激活220亿参数。这种架构包含128个专家节点,每个token动态激活8个专家,平衡了计算效率与模型能力。
  • 自回归Transformer结构:模型基于自回归Transformer结构,拥有94层Transformer层,支持超长序列建模,原生支持256K上下文长度。使模型能处理复杂的长文本任务。
  • 推理模式优化:Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 专为深度推理场景设计,默认强制进入推理模式。在逻辑推理、数学运算、科学分析、编程及学术测评等需要专业知识的领域表现出色。
  • 训练与优化:模型通过预训练与后训练双阶段范式进一步提升性能。在多项基准测试中,如AIME25(数学)、LiveCodeBench(编程)等,模型刷新了全球开源模型的最佳成绩。
  • 动态激活机制:MoE架构中的动态激活机制允许模型在推理过程中根据任务复杂性动态选择专家节点。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507的项目地址

  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507的应用场景

  • 代码生成与优化:能生成高质量的代码,帮助开发者优化现有代码。
  • 创意写作:在创意写作、故事创作、文案撰写等方面表现出色,能提供丰富的创意和详细的构思。
  • 学术写作:能辅助撰写学术论文、文献综述等,提供专业的分析和建议。
  • 研究方案设计:帮助设计研究方案,提供科学合理的建议。

Coze Studio – 字节跳动开源的AI Agent开发平台

Coze Studio是什么

Coze Studio(扣子开发平台)是字节跳动开源的AI智能体开发平台,帮助开发者快速构建、部署和管理AI智能体。提供一站式开发环境,支持Prompt、RAG、Plugin、Workflow等核心技术,通过可视化工作流编排,开发者可以零代码或低代码开发复杂AI应用。平台内置插件框架,可将第三方API或私有能力封装为插件,扩展智能体功能。Coze Studio采用Golang和React开发,遵循领域驱动设计(DDD)原则,易于二次开发。支持本地及私有化部署,部署门槛低,仅需双核CPU和4GB内存即可运行,提供一键部署脚本。

Coze Studio的主要功能

  • 一站式开发环境:提供从开发到部署的全流程支持,涵盖Prompt、RAG、Plugin、Workflow等核心技术。
  • 可视化工作流编排:通过拖拽节点的方式,快速构建复杂的工作流,支持零代码或低代码开发,方便开发者设计业务逻辑。
  • 智能体构建与管理:提供健全的应用模板和编排框架,支持快速创建、发布和管理AI智能体。
  • 多模型支持:支持集成多种主流大模型(如OpenAI、火山引擎等),并提供统一的模型接口抽象。
  • 知识库管理:集成RAG(检索增强生成)能力,支持向量检索,可上传文档或数据,智能体基于知识库生成精准回答。
  • 插件系统:支持创建、配置和管理插件,可封装第三方API或私有功能,扩展智能体的能力。
  • 数据库支持:集成数据库资源,支持数据存储与查询。
  • API与SDK集成:提供聊天和工作流相关API,支持Python、JavaScript、Java等SDK,方便二次开发。
  • 实时交互:通过WebSocket支持实时聊天、语音合成和转录。

Coze Studio的项目地址

  • Github仓库:https://github.com/coze-dev/coze-studio

如何使用Coze Studio

  • 环境准备
    • 确保电脑满足最低配置要求:双核 CPU 和 4GB 内存。
    • 提前安装 Docker 和 Docker Compose,并启动 Docker 服务。
  • 获取源码:打开终端或命令提示符,运行以下命令克隆 Coze Studio 的源码:git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
  • 配置模型
    • 进入克隆后的项目目录:cd coze-studio
    • 从模板目录复制模型配置模板文件:cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml
  • 修改配置文件
    • 进入 backend/conf/model 目录。
    • 打开 ark_doubao-seed-1.6.yaml 文件。
    • 设置以下字段:
      • id:模型 ID,由开发者自行定义,必须是非 0 的整数,且全局唯一。
      • meta.conn_config.api_key:模型服务的 API Key。
      • meta.conn_config.model:模型服务的 model ID。
  • 部署并启动服务
    • 进入 docker 目录,复制环境变量模板文件,启动服务。
    • 首次部署可能需要拉取镜像和构建本地镜像,耗时较长。如果看到提示 “Container coze-server Started”,则表示服务启动成功。
  • 访问平台:打开浏览器,访问 http://localhost:8888/,即可打开 Coze Studio 的前端页面。
  • 注册与登录:在 Coze Studio 的登录页面,使用邮箱或手机号注册并登录。
  • 创建智能体:登录后,点击左上角的“创建 Bot”按钮,输入 Bot 的基本信息(如名称、头像等)。
  • 配置智能体
    • 在配置页面,可以设置 Bot 的角色、技能和限制(提示词)。
    • 添加官方提供的插件或自定义插件,配置工作流、知识库或数据库。
    • 在调试页面与 Bot 进行对话,测试其功能。
  • 使用插件
    • 在 Bot 中使用插件
      • 在 Bot 编辑页面,选择插件区域,点击加号图标添加插件。
      • 配置插件参数,并在预览与调试区域测试插件功能。
    • 在工作流中使用插件节点
      • 创建或选择工作流,在工作流中添加插件节点。
      • 配置输入输出参数,并测试插件功能。
  • 发布应用:完成所有配置后,点击右上角的“发布”按钮,将智能体发布到 Coze 的应用商店。

Coze Studio的应用场景

  • 快速原型验证(POC):开发者可以快速搭建 AI 应用的原型,验证想法和概念。
  • 中小企业 AI 应用落地:中小企业可以通过 Coze Studio 快速利用大模型能力解决业务问题。
  • 私有化部署:对于数据安全要求高的企业,Coze Studio 支持私有化部署,确保业务数据不流出企业内网。
  • 企业内部问答机器人:使用知识库构建公司 SOP 智能体,通过工作流添加审批、填表、发邮件等逻辑。
  • AI 交互式问卷系统:使用工作流引导用户填写问卷,调用插件生成数据图表,将数据同步到后端 BI 系统。

Coze Loop – 字节Coze推出的AI Agent开发与调试平台

Coze Loop是什么

Coze Loop(扣子罗盘)是字节跳动旗下Coze平台开源的专注于AI智能体(Agent)开发与运维的管理平台,为开发者提供从开发、调试、评估到监控的全生命周期管理能力。包括提示词工程、Agent效果评测、性能监控与调优、透明决策监控以及多模型对比。支持提示词的编写、优化和版本管理,提供AI辅助优化功能,显著提升提示词开发效率。Coze Loop通过系统化的评估体系,能对Agent的输出效果进行多维度自动化检测,确保其准确性和合规性。提供性能监控、异常告警以及透明化的决策链路展示,帮助开发者快速定位问题并优化模型表现。

Coze Loop

Coze Loop的主要功能

  • 提示词工程:支持提示词的编写、调试、优化及版本管理,提供AI辅助优化功能,显著提升提示词开发效率。
  • Agent效果评测:提供系统化的Agent性能评估体系,能对Prompt和AI智能体的输出效果进行多维度自动化检测,例如准确性、简洁性和合规性等。
  • 性能监控与调优:通过Trace数据追踪、性能统计和异常告警,快速定位问题根源,优化模型表现。
  • 透明决策监控:可视化展示AI工作流程,包括用户输入、模型调用和工具调用,实现全链路透明化。
  • 多模型对比:支持不同模型(如DeepSeek、豆包等)的性能对比,帮助开发者选择最优方案。

Coze Loop的项目地址

  • Github仓库:https://github.com/coze-dev/cozeloop
  • 官网地址:https://www.coze.cn/loop

如何使用Coze Loop

  • 访问与注册:访问Coze Loop的官网,注册并登录平台,创建或导入项目。
  • Prompt开发
    • 编写与调试:使用Prompt智能中枢编写和调试Prompt,实时预览不同模型的回答效果。支持智能优化、多版本对比和版本管理。
    • AI辅助优化:平台提供AI辅助优化功能,帮助提升Prompt开发效率。
  • 评测
    • 配置评测集:自定义评测集(输入数据和预期输出结果),设置评估标准。
    • 运行自动化测试:平台自动调用模型输出并对齐真实结果,支持准确率、语言规范性等多维度统计。
  • 观测
    • 启用观测功能:监控AI工作流程,包括用户输入、模型调用和工具调用,实现全链路透明化。
    • 实时预警:通过Trace数据追踪、性能统计和异常告警,快速定位问题根源。
  • 优化与迭代:根据观测和评测结果,优化Prompt或模型。迭代更新并部署最终版本。
  • 多模型对比:支持不同模型(如DeepSeek、豆包等)的性能对比,帮助选择最优方案。
  • 部署与集成:调试完成后,可通过SDK一键集成至业务代码,实现开发流程无缝对接。

Coze Loop的应用场景

  • 虚拟陪伴AI开发:通过透明化决策链优化人物设定,提升对话自然度。
  • 营销内容生成:自动化生成公众号、小红书等内容,结合评测确保合规性与质量。
  • 企业智能客服:监控问答链路,快速定位错误并优化响应准确性。
  • 教育领域智能辅导:评测不同模型的教学效果,选择最适合的AI辅导方案。
  • 金融风控分析:实时观测模型决策过程,确保合规并降低风险。

快手 AutoThink 大模型 KAT-V1 正式开源,40B 性能逼近 R1-0528,200B 性能飞跃

近日,快手发布并开源了KAT-V1 自动思考(AutoThink)大模型,这是一款融合思考与非思考能力、并且可以根据问题难度自动切换思考形态的模型。

KAT-V1模型共有40B和200B两个版本。在自动思考模式下,40B版本的性能可追平今年5月发布的新版DeepSeek-R1(参数量为6850亿)。而200B版本的模型,则在多项基准测试中超过了Qwen、DeepSeek和Llama这三大开源模型家族中的旗舰模型。

快手Kwaipilot团队在技术报告中,揭秘了KAT-V1模型背后的多项技术创新。

该团队不仅提出了一种全新的长短思考混合模型训练范式,还基于传统强化学习算法(GRPO),提出了带有新型强化学习方法Step-SRPO,进一步提升了模型输出token的思考密度以及对是否应该开启思考模式的判断力。

在部分基准测试中,即使模型自我选择不开启思考模式,受益于融合训练方法和推理模板,性能也有小幅上涨。

讯飞星火X1升级版正式上线!

今天,基于全国产算力训练的深度推理大模型——讯飞星火X1升级版正式上线。

这是一次全面的跃升:

1️⃣综合能力大幅提升。整体效果对标OpenAI o3等国内外一流大模型最新版本效果,在翻译、推理、文本生成、数学等方面保持领先。

2️⃣幻觉治理取得显著进步。幻觉问题是掣肘大模型落地应用的关键问题,升级后的星火X1在幻觉治理方面领先业界主流模型。

3️⃣多语言能力已覆盖130+语种。为世界提供全栈自主可控大模型底座的“第二种选择”。

4️⃣基于星火X1底座的语音同传大模型在翻译效果、实时响应、语音听感、专业精深等方面大幅跃升,持续行业领先。

5️⃣得益于星火X1模型的升级,教育、医疗、企业应用、代码、科研等行业大模型和智能体也取得了新的进步,在复杂行业场景任务上进一步解决用户关键刚需。

6️⃣星火X1最新升级的能力可直接在讯飞星火网页版和APP进行体验,全新API已同步上线讯飞开放平台

构建可信任的AI底座,打造懂你的“全场景助手”。

接下来,我们一起来看看具体细节吧!👇

此次升级,星火X1在多个任务上持续进步,综合能力再升级,特别是在翻译、推理、文本生成、数学、多语言上效果亮眼。

同时,在幻觉治理方面,对于大模型自身生成内容是否符合客观事实的事实性幻觉治理,以及在用户给定额外参考资料时大模型回复是否忠于原文的忠实性幻觉治理两方面均取得明显进步,显著提高了大模型行业落地应用的可靠性。

今年6月,在国内大模型挑战全国高考数学一卷的评测中,星火X1-0420版本突破了140分。本次升级,数学能力再次精进。

例如,2025年全国高考数学一卷的最后一题,难住了不少大模型,星火X1-0720版本完美答对~

今年6月,在国内大模型挑战全国高考数学一卷的评测中,星火X1-0420版本突破了140分。本次升级,数学能力再次精进。

例如,2025年全国高考数学一卷的最后一题,难住了不少大模型,星火X1-0720版本完美答对~

有了星火X1强大的多语言能力加持,讯飞的同传会议服务、SaaS端产品,还有讯飞翻译机、讯飞AI录音笔这些智能设备,翻译效果和用户体验都上了一个新台阶。

这背后离不开三大核心技术的突破——

1️⃣强化学习技术:提出了结合评语模型与细粒度反馈的强化学习技术,将单一标量奖励信号升级为文本级评语信号、在回复各步骤提供细粒度奖励的强化学习改进方案,有效降低了数学答题等任务的训练难度,解决了奖励稀疏痛点;

2️⃣数据反写技术:提出基于人类专家数据的通用认知任务数据反写技术,极大缓解了SFT高质量数据获取困难、人工标注数据成本过高等问题,实现了主观语言类任务文笔和风格化的显著提升;

3️⃣幻觉治理技术:提出了基于多路径采样验证及事实性约束强化学习的幻觉治理技术,在大模型思考过程及回复生成阶段实现客观问题上与标准答案的深度强对齐,大幅减少了在慢思考下的幻觉率,有效保障了文本摘要、RAG等任务的回复可靠性。

从灵感到网站,只要5分钟,扣子空间网页设计功能上线

给扣子做一个官方招聘网站需要多久?

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注意!本次招聘网站皆为真实招聘信息,欢迎大家投递简历~

第四步

不满意的地方,点击元素可以继续编辑,

同时也支持自然语言!

你还可以随时调整细节,比如直接使用对话修改:”导航栏使用浅紫到白色渐变色”——AI瞬间就能完成修改。

扣子coze治愈系老奶奶爷爷工作流拆解附代码教程

扣子coze治愈系老奶奶爷爷工作流拆解附代码教程

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标题,生成5个不同的标题,赋值给数组变量’title’\n标题需简洁有力,直击痛点,结合以下技巧:\n引入矛盾冲突或情感反差,制造强烈吸引力;\n使用数字、对比、反问句等抓住读者注意力;\n用疑问或逆向思维激发好奇心。\n\n2. 开篇,赋值给变量’opening’\n开篇需直接抓住读者注意力,同时点明文章主旨,并为全文定下明确的情绪基调(如沉重、愤怒、幽默等)。可以是深刻的名言、引人深思的对话,或鲜明的数据、强烈的情感冲突。\n\n\n3. 主体内容,赋值给变量’content’\n\n主体分为三部分\n段落之间适当加入过渡,确保自然段落流畅衔接\n每部分需根据内容提炼明确的小标题,并使用Markdown 二级标题(##) 格式。\n\n用真实感强的案例切入,贴近生活,带有情绪张力,增强读者代入感。案例可虚构但需可信,可使用数据或实例支撑观点。\n\n从案例中提炼普遍规律,结合社会现象揭示问题本质,逻辑清晰、层层递进。\n避免简单罗列事实,注重逻辑连贯性,逐步深化读者思考。\n\n运用鲜明的对比(如过去与现在、强者与弱者)来强化情绪张力,深化观点。\n\n\n4. 结尾,赋值给变量’end’\n结尾需简洁有力,总括全文现象并重申主旨。\n可加入情感升华句子,或以开放式问题、号召性语句结尾,例如:\n“你怎么看?”\n“现在,轮到你选择了。”\n“或许,改变从今天开始。”\n\n5. 标签,赋值给变量’tag’\n根据全文内容生成3-5个标签,格式参考;\n#标签1#标签2#标签3\n\n6. 格式注意事项\n开篇采用 Markdown 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生成一个网站只需5分钟 阿里开源最强AI编程模型Qwen3-Coder

来源:IT时报

IT时报记者 郝俊慧

“王炸”一个接着一个。

7月23日清晨,阿里开源全新的通义千问AI编程大模型Qwen3-Coder,编程能力登顶全球开源模型阵营,并超越GPT4.1等闭源模型,比肩全球最强的编程模型Claude 4。截至7月23日19点,全球程序员云集的Github上已为Qwen3-Coder打出6400颗星。

Qwen3-Coder在代码能力及Agent调用能力方面取得重大突破。它在代码占比70%的7.5T数据上预训练,在后训练阶段进行了编程任务及智能体任务的强化学习,最终实现了通用能力、代码能力及Agent能力的飞升。

其中,能力最强的Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct在Agentic Coding(自主编程)、Agentic Browser-Use(自主网页浏览)和Agentic Tool-Use(自主调用工具)上取得了开源模型的SOTA(最佳效果),媲美Claude Sonnet 4。

借助Qwen3-Coder,刚入行的程序员一天就能完成资深程序员一周的工作,生成一个品牌官网最快只需5分钟。

支持智能体自主编程

Qwen3-Coder是千问系列模型中首个采用混合专家MoE架构的代码模型,总参数达480B,激活35B参数。也就是说,推理时仅需激活35B参数,因此可以在较低的计算成本下实现高性能,大大节省了算力消耗,上下文长度也有了很大提升,原生支持256Ktoken的上下文并可通过YaRN扩展到1Mtoken,

Qwen3-Coder具备出色的Agent能力,尤为擅长解决多步骤的长任务,它能通观全局自主安排工作内容,支持Agent调用各种工具深入钻研,最终解决复杂编程任务。

基于Qwen3-Coder,网页开发、AI搜索、深度研究等智能体应用将变得更智能、更高效。实测数据显示,在执行任务时,Qwen3-Coder能够调用的工具数量比Claude多几倍,效果非常出色。

Qwen3-Coder能帮助程序员完美完成基础编程任务,比如写代码、补全代码、修Bug等,编程工作效率大幅提升,代码测试、查询生成等工作从人工编写的数小时骤降至数分钟。同时,Qwen3-Coder也极大降低了普通人入门编程的门槛,让AI氛围编程(Vibe Coding)真正成为现实,一句话就能生成精妙复杂的3D物理模拟过程。

压力给到Claude  4

编码能力是许多智能体实现复杂任务的关键。此前最受开发者欢迎的编码大模型是Claude 4,但价格不菲。记者从Anthropic公司官网上看到,Claude Sonnet 4的输入费用是3美元/百万token,输出费用是15美元/百万token。

由于Qwen3-Coder 在智能体编码、浏览器使用和工具使用等基准测试中已经与Claude Sonnet 4相媲美,开源之后,可以为开发者提供一个强大的、可免费使用的工具,大大降低了开发编码辅助、自动化开发、甚至能够自主完成软件工程任务智能体的门槛。

同时,Qwen3-Coder 会对闭源模型形成压力,尤其是在纯粹的编码任务上,迫使 Anthropic重新评估其针对编码相关用例的定价策略。

业内人士指出,开源的Qwen3-Coder有望取代昂贵的Claude,成为Agent领域最受欢迎的编程模型。

据了解,Qwen3-Coder已在魔搭社区、HuggingFace等平台开源,全球开发者都可以免费下载使用。Qwen3-Coder很快将接入阿里的AI编程产品通义灵码,API也已上线阿里云百炼。

为方便开发者更好地使用Qwen3-Coder,通义团队还开源了一款命令行工具QwenCode,可充分发挥Qwen3-Coder在代理式编程上的潜力。此外,Qwen3-Coder的API可以和ClaudeCode、Cline等工具协同使用。

截至目前,千问系列编程模型全球下载量已突破2000万次,是全球最受欢迎的开源编程模型。据悉,阿里巴巴内部已开始大量使用AI编程。一汽集团、中国石油、建设银行、平安集团、南方航空、小鹏汽车等各行业头部企业也已接入千问AI编程模型。