qwen3-5

微软发布 Microsoft-Decision-1，一个专为快速决策打分设计的模型，可用于路由、分类、优先级排序与工作流控制，基于 Qwen3.5-9B 后训练，在 36 项基准测试中取得最高准确率，延迟比 GPT-6 Sol 快约 35 倍。

本文详细介绍了将 Kev-0.8B 模型（Qwen3.5 变体）移植到 Core ML 的过程，通过基准测试展示了在 Apple Silicon 设备上推理速度和内存效率的显著提升。

作者微调了一个名为SpeakoFlow Mini的0.8B参数模型，用于听写清理。在固定提示条件下，它在专业基准测试中与GPT-5.6 Luna表现匹配。

一位用户讨论了 Ling 3 tiny 模型的基准测试，将其与 Qwen3.5 9b 进行比较，并质疑是否其他开源模型被忽视了。

量化方法 Voodoo Quant 在 Qwen3.5 0.8B 和 2B 模型上性能超越 Unsloth Dynamic 2.0 KLD 95%

作者分享了在ASUS Zenbook Pro 14上本地运行Qwen3.6 35B-A3B的体验，在32k上下文下实现了27 TPS的生成速度，标志着向完全本地化AI以保护隐私的个人里程碑。

Opus 4.7 自动生成定制 WebGPU 内核，通过融合 LinearAttention 将 Qwen3.5 推理加速最高 13 倍，现已随 Transformers.js v4.2.0 发布。