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9月21日周一
  3. @alibaba_cloud67

    阿里云发布 Qwen-Image-2.1，称其为 Qwen-Image 系列中均衡且成本效益最高的图像生成模型，现已开放权重。该模型用 7B 轻量架构统一生成与编辑，针对多图输入的推理速度大幅提升，原生支持 RGBA 透明图层的生成与编辑，最多可接收 10 张参考图并做局部精确控制。官方同时给出了博客、GitHub、ModelScope 和 Hugging Face 入口。

    推荐理由：7B 轻量架构把生成与编辑统一到一个开放权重的模型中，可据此评估现有图像工作流的替换成本。

  9. Qwen47

    感谢 @sgl_project 的 day-0 支持！🙌 SGLang-Diffusion 现已支持 Qwen-Image-2.1：文生图、多图编辑，以及透明 RGBA 输出。快来试试！🎨

    引用SGLang@sgl_project

    Day-0 support for @Alibaba_Qwen’s Qwen-Image 2.1 is here in SGLang-Diffusion! 🖥️ Native precision on a single RTX 4090 24GB with CPU offload - 1024×1024 generation in 18.7s and image editing in 21.7s with 22.7 GiB peak GPU memory during requests. - On an RTX PRO 6000 96GB: 8.0s generation and 9.6s editing. 🎨 Text-to-image, multi-image editing, and transparent RGBA output—all with one checkpoint. ⚡ Native inference with TP/SP, LoRA, and OpenAI-compatible APIs. 40 denoising steps, one image per request, warmed HTTP latency including PNG output. No quantization. Cookbook and GPU-specific commands below 👇

  10. Qwen67

    通义千问发布 Qwen-Image-2.1，可在 Hugging Face Spaces 浏览器中直接体验，无需本地配置。该模型为 7B 参数的原生图像生成与编辑模型，使用单一 checkpoint 同时支持生成和编辑，最多支持 10 张参考图，自带提示词增强 LLM，并已集成 diffusers 和 ComfyUI，演示地址为 https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/qwen-image-2-1。

    引用Hugging Apps@HuggingApps

    Qwen Image 2.1 is here! 🖼️ A 7B params native image generation and editing model, with up to 10 image references The model comes with it's own prompt enhancement LLMs, integrated with diffusers 🧨 and ComfyUI ▶️ on Spaces https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/qwen-image-2-1

    推荐理由：官方宣布生成与编辑共用单一 checkpoint，并提供浏览器免安装的 Spaces 演示，读者可直接上手体验。

  18. @AYi_AInotes42

    Akshay Pachaar 发布技术长文解析 Jev：一个不能生成长文本、专做单类型决策的模型，输入百万 Token 仅四分钱、输出免费，官方测算延迟压进几十毫秒，成本最高砍去 400 倍。它只在格式上 100% 免疫幻觉，仍可能在合法选项中选错，但会输出精确校准的置信度分布，供开发者按高/中/低置信度分别自动放行、唤醒大模型复核或移交人工。在智能体中可充当路由器、执行闸门与质检员三种卡位。

  30. @AYi_AInotes55

    开发者 Shiv 开源工具 Third Hand，通过系统无障碍语义树把当前活跃窗口的控件抓成结构化文本，再由专做强类型决策的 Jev 在一组合法控件中选出下一步，实现 0 截屏、0 视觉模型介入的电脑控制，延迟压到亚秒级。其架构让通用大模型只负责把长任务拆解成目标清单，具体点击与输入交给底层决策模型在 100 毫秒内完成，作者称运行成本近乎为零；作者还在评论区整理了开源代码仓库与三层执行架构。

    原始视频预览图；未保存可播放视频URL
  37. @SemiAnalysis_28

    Neocloud 如今已是一整个行业。这个词由 SemiAnalysis 的一位研究员创造。一些正在使用它的公司至今还不知情。 “我说这话没人信。我对外面的人说，对，这个词是我们发明的，他们就说，不，不是你们。我就说，对，好吧。” “这家伙完全不认识我们。他说，哥们儿酷啊，你们是做什么的？我心想，搞什么鬼？你们整个行业都是我们发明的。”

    原始视频预览图；未保存可播放视频URL