@cryptoresetlife Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base-8bit， 本地克隆任何人的声音，只需5秒样本。 出声速度比走网络豆包语音快， 在Mac Studio 512g下实测首音频延迟大约200ms， 效果也是跟sota相比有过之而无不及。

关于Qwen基模负责人林俊旸离职，我要说句不意外，肯定有人又要说我马后炮，但其实我这几个月来在上播客和写稿子里不止一次的提到过一个细节： 清华大学那场AI-Next峰会上，林俊旸邀请观众体验Qwen，用的是 模型干模型的，产品干产品的，这当然是模型团队的舒适区了，只投身研究、不负责市场，Qwen在开源社区里的究级口碑就是这么打下来的，但产品团队就难受了，做什么事情都需要和自己平级的模型团队配合，只能协调，不能统筹。 产模分离是阿里过去几年里最奇怪的地方，在千问App还没有被独立出来发展的时候，还可以说且行且珍惜，现在千问App要直接和豆包元宝打消耗战了，还让模型团队保持例外论，这肯定行不通。 最新的形势就是，大厂在做DAU，豆包现在还在发红包你敢信，小虎在冲ARR，月暗智谱MiniMax三家给洋人卖Tokens卖疯了，那么Qwen的位置在哪里呢，你总得沾个边吧？ 事实上，AI一号位工程的调整，是这一年来几乎所有国内互联网大厂都在做的事情，字节和腾讯都干了，轮到阿里大家觉得很奇怪，主要还是Qwen模型本身没出太大问题，突然换将有些刺激。 还是那句话，组织的方向很重要，不认同组织的判断，就会很麻烦，这和你是不是一个好人、你做的工作是不是很优秀，关系不大。 就像没人会不尊重杨立昆的学术成就，没有他老人家的贡献，AI的发展指不定还要晚多少年，但大家也都心知肚明，继续让他带Meta的AI实验室，那Meta就真完蛋了，你不可能让一个不相信Transformer的人去带领大模型⋯⋯ 前段时间，因为诉讼披露，微软的CTO有一封2023年底发给老板的邮件被曝光，里面是他但是作为对接人看到并汇报的OpenAI宫斗事件，说以Ilya Sutskever为首的研究团队讨厌需要和产品团队争夺资源，how dare you，竟敢让我们排队等GPU！ 微软的CTO在此批注，表示自己内心都是崩溃的：「OpenAI的研究团队根本没有明白，如果没有Applied的商业成功，他们根本不可能拥有现在这么多GPU。」 所以，从国内到海外的实践经验都说明，产模分离是一个田园牧歌的理想状态，它可以暂时性的存在，但前提是公司没有市场回报的预期，愿意千金买马骨，Qwen这几年过的的好日子，都是这么来的。 新的剧本就是阿里不愿意了，作风依然很粗暴很阿里，但就目的来说，其实没那么大的争议。 再说了，和OpenAI的11个联合创始人里走了9个相比，这才哪到哪啊⋯⋯ 记得马老师曾说阿里要每年定期给社会输送人才，结果都是些年满35岁后被优化出来的P7P8们，给接收方的牛马们带去了一点点阿里味的震撼，连山姆看似牢不可破的名声都差点被打崩了，不过这次林俊旸流入自由转会市场，就没得阴阳了，是真的大牛出圈，大厂们赶紧抢吧。

很多人买阿里就是因为看到 qwen/千问 这么牛逼。 如今几个顶级专家都“毕业”了，股价也应声下跌。 倘若站在阿里的角度，我能理解。 开源社区做到第一，却变不成实际的产品，和国内国外的闭源 AI 来不开差距，叫好不叫座，肯定得换帅。 但是，如果站在一个 Crypto 人士的角度，我觉得开源社区做到第一是非常非常牛逼的，这事儿带来的能量无法想象。 AI 时代卷的就是顶级人才，这些顶级人才会因为开源而产生巨大好感。这些人才慕名而来，众人拾柴，时间拉长一点，真的不愁打不赢闭源。 比特币的代码库完全开源，才能一路做到 1.4 万亿市值。如果中本聪但凡藏私一点，早就泯灭人海了。

刚看了个视频，最近新出的 Qwen3.6 27B 大家都跑了吗？用单卡 4090 原生跑，速度才 20 Token/秒，写个代码慢得让人想砸键盘。 但他疯狂折腾了各种优化，直接把速度干翻了近10倍！这有点牛逼了，给大家说下他的优化方法。 干货全在这： 1️⃣ 4bit量化：速度直接翻倍，画质（精度）几乎不掉。 2️⃣ MTP投机解码：让显卡火力全开，一路飙到 108 Token/秒！ 3️⃣ 最新黑科技 DFlash：借用AI生图的思路搞文本，峰值直接干到 184 Token/秒，快到起飞！ 最牛的是现在有个叫 TurboQuant 的技术，能把缓存无损压缩 4 倍。就算你只有 24G 显存，也能跑满 200K 的超长上下文！但是哈，这是优化KV Cache的，场景优化现在不是很好... 等生态起来吧 别整天喊算力焦虑了，只要优化弄得好，你的电脑就是个小型数据中心！ 不知道大家跑的时候有没有去优化，后面都试试。 你的跑出来是多少？ #AI# #AIAgent#