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二月 LLM 發布彙總

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🦙閱讀原文： Reddit r/LocalLLaMA
#model-releases#huggingface#open-sourceqwen-3.5qwen-3.5glm-5step-3.5-flashminimax-m2.5

💡二月 50+ LLM 發布清單—Qwen 領先；發掘三月本地亮點

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

Qwen 發布 5 款：Qwen3-Coder-Next、Qwen3.5-397B-A17B、35B-A3B、27B、122B-A10B

為什麼重要

展示開源權重 LLM 爆炸性增長，幫助從業人員在中國 AI 快速發布中選擇新本地模型。

下一步行動

從 Hugging Face 下載 Qwen3.5-27B，並在本地設定中基準測試。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •Qwen 發布 5 款：Qwen3-Coder-Next、Qwen3.5-397B-A17B、35B-A3B、27B、122B-A10B
  • •inclusionAI 以 13 款領先，包括 Ring-2.5-1T、LLaDA2.1
  • •其他亮點：GLM-5、MiniMax-M2.5、Step-3.5-Flash
  • •三、四月模型發布預測

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 9 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •Qwen3.5 採用 Gated DeltaNet + Gated Attention 混合注意力機制，支持原生 262k 令牌上下文長度，大幅提升記憶體效率[2]。
  • •Qwen3-235B-A22B 具備雙模式操作（思考模式與非思考模式），支援超過 100 種語言，在數學、編碼與邏輯推理基準測試中表現卓越[3]。
  • •Qwen3.5 定價極具競爭力，為每百萬令牌 0.40/1.20 美元，支持多模態輸入與 Apache 2.0 自託管許可[6]。
  • •Qwen3 系列訓練於超過 36 萬億令牌，使用真實人類回饋微調，在 LiveBench 與 Arena-Hard 等嚴格基準中表現優異[4]。
📊 競品分析▸ Show
模型開發者參數規模上下文窗口架構定價 (每百萬令牌輸入/輸出)
Qwen3.5Alibaba Cloud至 397B (MoE)至 1MGated DeltaNet + Gated Attention MoE$0.40/$1.20 [6]
GLM-4.5Z.ai106B/355B (MoE)128kMixture-of-Experts未指定 [1]
Kimi K2Moonshot AI1T (MoE)至 256kMixture-of-Experts未指定 [1]

🛠️ 技術深入

  • •Qwen3 Next 架構相較前代 235B-A22B 模型小 3 倍，但專家數量增至 4 倍，並新增共享專家，提升效率[2]。
  • •Qwen3-235B-A22B 總參數 2350 億，激活參數 220 億，使用 MoE 設計，支持思考/非思考雙模式切換[3]。
  • •Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 具 64 層架構，專注代理編碼，在 SWE-Bench Verified 等基準中達頂尖水準[3][2]。
  • •Qwen3 系列上下文窗口達 131k 至 1M 令牌，支援視覺、編碼、數學專用變體[1][4][6]。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

中國開源 LLM 將主導代理與長上下文應用
Qwen3.5 在代理編碼基準如 SWE-Bench 中與 GLM-5、MiniMax M2.5 匹敵，且具低成本與長上下文優勢[2][6]。
MoE 與混合注意力將成主流架構
Qwen3.5 採用 Gated DeltaNet 混合機制提升效率，並被主線模型採納，優於傳統全注意力[2]。
自託管模型經濟性超越雲端服務
Qwen3.5 以 Apache 2.0 許可與極低定價，提供 1M 上下文與多模態，挑戰西方前沿模型[6]。

⏳ 時間線

2024-01
Qwen 系列早期版本發布，Alibaba 進入中國 LLM 競爭
2025-04
Qwen3 正式推出，採用 MoE 架構與 131k 上下文窗口
2025-12
Qwen3-235B-A22B 發布，引入雙模式與多語言支援
2026-01
Qwen3 Next 與 Qwen3-Coder-Next 推出，採用混合注意力機制
2026-02
Qwen3.5 系列發布，包括 397B-A17B 等變體，基準測試領先
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