阿里巴巴旗下Qwen团队宣布推出全新偏好建模模型系列——WorldPM（World Preference Modeling），包括WorldPM-72B及其衍生版本WorldPM-72B-HelpSteer2、WorldPM-72B-RLHFLow和WorldPM-72B-UltraFeedback。
根据官方介绍，该模型通过对1500万条偏好数据的超大规模训练，验证了偏好建模遵循与语言建模相似的规模化定律(scaling laws)。这一发现意味着，随着数据和模型规模的扩展，偏好模型能够学习到统一的偏好表示，从而显著提升模型在监督学习中的表现。
WorldPM-72B系列基于72亿参数规模打造，专为评估和优化其他模型的输出而设计。官方表示，与从零开始训练相比，基于WorldPM进行微调能够显著提升性能，尤其在需要捕捉人类偏好的场景中表现优异。
值得注意的是，WorldPM并非通用的对话模型，而是专注于为其他模型提供偏好评分和优化指导。例如，开发者可以利用WorldPM-72B对生成式AI的回答进行打分，从而提升模型在特定任务上的表现。
获得最佳表现。 相比上一代Skywork-Reward，昆仑万维全新发布的Skywork-Reward-V2系列提供了基于Qwen3和LLaMA3系列模型训练的8个奖励模型，参数规模覆盖从6亿至80亿。 即便基于最小模型Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B，其整体性能已几乎达
微调） 强化模型处理下游任务的能力，再通过 DPO（直接偏好优化）方法加强模型与人类偏好的对齐。 目前通义团队同步开源了基础模型 Qwen2-Audio-7B 及其指令跟随版本 Qwen2-Audio-7B-Instruct。 https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-Audio-7B
，Qwen-14B-Chat生成内容的准确度大幅提升，也更符合人类偏好，内容创作上的想象力和丰富度也有显著扩展。 用户可从魔搭社区直接下载模型，也可通过阿里云灵积平台访问和调用Qwen-14B和Qwen-14B-Chat。 效果展示： 国际惯例
展上表现出色，能很好地理解上下文并延续逻辑 对于全新功能（无现成示例参考）的任务，需要更多上下文引导 始终保持与原项目一致的代码风格与架构模式，具备良好的工程一致性 Qwen-3 Coder 表现： 0 个任务能自
近日，空间理解模型SpatialLM正式发布首份技术报告。这一模型此前曾与DeepSeek-V3、通义千问Qwen2.5-Omni一起登上全球最大的开源社区HuggingFace全球趋势榜前三。 作为一款将大语言模型扩展到3D空间理解任务中的模型，SpatialLM能从3D
Hugging Face 近日发布开放权重模型贡献榜，中国团队Qwen和DeepSeek成功入围前15名。该榜单表彰为开源社区提供高质量模型权重的团队，其模型广泛应用于学术与产业创新。 由阿里巴巴云智能集团支持的Qwen团队，以Qwen3系列模型
通义千问宣布正式推出 Qwen VLo——一个多模态统一理解与生成模型，目前 Qwen VLo 还属于预览阶段，可在 Qwen Chat（chat.qwen.ai）上直接体验。 “这一全新升级的模型不仅能够看懂世界，更能基于理解进行高质量的再创造，真正实
阿里巴巴正式发布了Qwen3系列大型语言模型的技术报告。报告详细阐述了Qwen3的模型架构、训练方法、数据处理、可扩展性以及全面的评估结果。 https://github.com/QwenLM/Qwen3/blob/main/Qwen3_Technical_Report.pdf Qwen3系列包括Qwen3-0.5B、
Hugging Face 发布了最新的大模型榜单，阿里巴巴通义千问所推出的端到端全模态大模型 Qwen2.5-Omni 成功登顶。紧随其后的是 DeepSeek-V3-0324和群核的 SpatialLM-Llama-1B。 Qwen2.5-Omni 是一种端到端多模态模型，旨在感知文本、图像、音频
千问从除夕夜开源全新的视觉模型Qwen2.5-VL，再到本月初发布并开源了全新推理模型QwQ-32B，在开源当日就登顶全球主流AI开源社区Hugging Face的趋势榜。 DeepSeek(深度求索)达成过“开源周”，其在2月末连续五天发布五个代码库，并
面客户端，兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统。 该项目近日发布新版本 v1.3.0，包含了大量变更。 一、新增功能亮点 v1.3.0 在模型支持、核心体验及界面交互等方面均有显著增强： 模型与服务商拓展： 新增 Grok / X
里通义千问团队宣布正式开源 Qwen3 全系列 32 款 MLX 量化模型。 MLX 是开源机器学习框架，专为苹果芯片深度适配。MLX 框架可高效地训练和部署 AI 大模型，被越来越多的 AI 开发者采用。 为更好服务开发者，通义团队推出
Xorbits Inference（Xinference）是一个 性能强大且功能全面的 分布式 推理框架。可用于大语言模型（LLM），语音识别模型，多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference，你可以轻松地 一键部署你自己的模型或内置的前沿开源
Ollama v0.8.0 已发布，新版本带来了通过工具调用进行流式响应 (Streaming responses with tool calling) 功能，让开发者构建的聊天应用从此能够像流式输出普通文本一样，实时地调用工具并展示结果。 这一更新使得所有聊天应用都能够