差点把这家伙给忘记了。。。
等下，图标里是和 gpt-oss, qwen3 做比较？？？
🛡️Introducing Shieldstral, Mistral’s 3B open-weights model for content safety that can be deployed on-device 🧵 http://mistral.ai/news/shieldstral
今天8月3号，阿里正式发了Qwen3.8
2.4万亿参数，1M上下文，编程和办公能力这一版提升很猛，整体挤进全球第一梯队
预览版跑了两周，今天正式毕业
我第一时间拿它做了个硬核实测，先把结论和过程摊开
我出了一道挺狠的题：单文件HTML手搓一个「星系碰撞」N-body模拟
6000+粒子、双旋涡、真引力物理、潮汐尾，还要带拖拽缩放播放和中文数据面板
同一道题，我让四个模型各写一份，2×2同屏跑
这题狠在它是复合任务，物理加渲染加UI加交互，还得长时间运行才露馅
截图好看，不等于模拟真
难为你了🤣
应该试了好久才找到这个测试用例吧🤣
📢Meet Qwen3.8-Max — our most capable model to date.
Next week, the open weights of Qwen3.8-Max will be released, and Qwen3.8-27B is also going open-weights to meet you all!🎉
Qwen3.8-Max, a new bar for coding and cowork at 2.4T parameters:
- Autono
这怎么打嘛，一出生就被斩杀夭折了😂
Qwen 3.8 Max
Input: $2.0 / M tokens
Output: $6.0 / M tokens
Implicit Caching: $0.25 / M tokens
DS v4 flash
Input: $0.14 / M tokens
Output: $0.28/ M tokens
Implicit Caching: $0.0028 / M tokens
不过，我更期待 Qwen3.8-27B 😆，本地部署还得是 Qwen