这是通义千问（Qwen）推出的又一款开源权重模型。该模型是“一个多模态 MoE（混合专家）模型，同时也是 Qwen4 所用架构的早期预览版”。
它的体量相当大：拥有 125B 参数（原文为 tokens），但激活参数仅为 6B，这意味着它获得了显著的性能提升。
我一直在 DGX Spark 上使用这些 Unsloth 量化模型进行测试。我仍在探索这个模型——到目前为止，我尝试了 72.5GB 的 UD-IQ1_S 版本（生成了这些鹈鹕）和 78.9GB 的 UD-Q2_K_XL 版本（生成了这些）。
到目前为止，我最喜欢的是这个来自 UD-Q2_K_XL 版本的超高推理强度（xhigh reasoning effort）生成结果：
消息来源：Hacker News
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