去年所有大厂都在抄 Cursor，今年都在抄 Codex，逛了两天阿里大会上的展商深有体会。 硬件产品都挺火，软件产品除了阿里自家的都没什么人，因为全是各个垂直领域的 agent。看到一个鼠标厂商竟然自己也做了一个 Codex，所有公司都在抄袭 Codex 的界面和产品逻辑，但已经没什么新意了。 更何况字节的豆包工作和阿里的千问办公，已经优化得非常完善了，绝对是第一梯队的水平，第三方小厂靠这个创业很难有竞争力。时间节点晚了半年，人家那边已经开始卷 personal agent 赛道了。 据说 OpenAI 即将加入战局，Codex Bot 马上要来了。可以想象，明年国内的大会上各种 personal agent 产品又会出现在展台。

今天结束了，看完发布会，这次 Qwen 发布了不少新模型，但更值得关注的是，它正在形成一套从模型训练、推理优化到芯片协同的完整研发体系。 其中一个重点是 RSI，也就是模型递归自我进化。Qwen3.8-Max 在较少人工干预的情况下，连续运行一个多月，完成了 33 轮有效迭代。 几个现场公布的数据很直观： - Qwen 自主适配新的硬件环境并优化 SGLang，单实例吞吐提升 96% - 在芯片设计实验中连续运行 60 多个小时，调用 EDA 工具超过 1 万次，最终将物理实现面积减少 42% -Qwen3.8-Flash 缓存命中的输入，每百万 Token 低至 0.1 元 - Qwen3.8-27B 用消费级显卡的电脑就能运行，被开发者称为本地版 Opus 4.6 这次发布的 Qwen3.8-Omni-Flash 也很值得关注。它将文本、图像、音频和视频放进统一的理解框架，支持 1M 上下文和最长 1 小时的音视频输入。在价格上，四种模态统一计费，输入每百万 Token 0.8 元，缓存命中只要 0.1 元。相比上一代模型，输入价格下降约九成。 从现场释放的信息来看，Qwen 的方向已经比较清楚，继续提高模型能力，同时降低运行成本，并让模型更深入地参与训练、推理和芯片设计流程。此外，Qwen 还在继续押注 Scaling 和统一多模态。采用新一代架构的 Qwen4 已经开始训练，后续 Qwen4.5、Qwen5 计划将总参数量扩展到 5 万亿至 10 万亿。阿里在现场还提到，未来三年可能会出现原生的全模态统一模型，模型体验将不再受文本、图像、音频和视频之间的边界限制。 与此同时，Qwen 的开源生态也在快速扩大。目前阿里已经开源 460 多个 Qwen 模型，累计下载量超过 30 亿次，衍生模型超过 30 万个。Qwen3.8-27B 也超过 DeepSeek-R1 和 Llama 3.1，成为 Hugging Face 历史上获赞最多的开源大模型。 对开发者来说，最直接的变化就是模型更强了，本地运行门槛更低了，音视频处理也更便宜了。

今天阿里大会开幕时，市长照片一出来我都懵了，看着比我还年轻。。。要不人家城市发展好呢，马路上全是年轻人，你都看不见一个老年人。 再看我们那，满大街都是老登，死气沉沉的。

卧槽谁用过这个平台？速度怎么样啊？ 现在推出了付费套餐。每月 $8，每天可使用 15 小时的 DeepSeek V4.1 Flash 或 30 小时的 GLM 5.3 Flash，并且每场会话无消息限制。因为他们接入了广告机制😂

最近看到的最让人惊艳的产品无疑是 Agent Space 了。就是把中转站的那套东西，包装成看起来非常高大上的正规产品，让人看着就觉得靠谱，就想下单。 当然低价背后的质量，是否掺假，听听真实用户的声音，或者自己买一个试试，才能下结论。

看到有的外国人震惊到：快看看这家伙（何同学）的视频，看完你绝对不想再看 MKBHD 了！ 底下很多评论却说：不，我不喜欢过度润色的视频。我就喜欢没有任何加工的。 当然这没有好坏之分，只是个人喜好不用。只不过美国人确实非常讨厌安妮海瑟薇。