Chiarimento: Questo era un modo spiritoso per dire che l'ultima release di @Alibaba_Qwen segna un nuovo traguardo/obiettivo da raggiungere per il resto del settore. Ora abbiamo un modello a pesi aperti che compete con Opus 4 - i modelli miglioreranno sempre di più da qui in avanti.

Questo è il modello open source più stupido di sempre.

Qwen COOKED - supera Kimi K2 ed è competitivo con Claude Opus 4 al 25% dei parametri totali 🤯

perso questo, @NVIDIAAIDev ha silenziosamente rilasciato i modelli Open Reasoning Nemotron (1.5-32B), SoTA su LiveCodeBench, licenza CC-BY 4.0 🔥 > 32B in competizione con Qwen3 235B e DeepSeek R1 > Disponibile nelle dimensioni 1.5B, 7B, 14B e 32B > Supporta fino a 64K token di output > Utilizza GenSelect (combina più generazioni parallele) > Costruito sulla serie Qwen 2.5 > Consente utilizzo commerciale Funziona subito con transformers, vllm, mlx, llama.cpp e altro!

considerare liberamente il numero di download del pacchetto python di openai come un indicatore principale dell'adozione dell'IA

È il weekend, non dimenticare di rilassarti, chat!

LLM ma genera solo risposte concise e dirette? Chi sta costruendo questo???

Un po' surreale vedere l'Open ASR Leaderboard citato da circa 35 articoli - questo è iniziato come un progetto secondario con un pugno di modelli e ora siamo praticamente lo standard del settore sia per i modelli di riconoscimento vocale chiusi che aperti! Grazie mille per la fiducia e il supporto 🙏

🏆 Il nostro NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B si è classificato al 1° posto nella classifica di @HuggingFace per il riconoscimento vocale automatico, stabilendo un nuovo record con un tasso di errore delle parole del 5,63%. 🤗 Classifica ➡️

Pydantic AI ora supporta @huggingface come fornitore! Puoi usarlo per eseguire modelli open source come DeepSeek R1 su un'infrastruttura serverless scalabile. Hanno un piano gratuito disponibile, così puoi provarlo. Grazie al team di Hugging Face (@hanouticelina) per questo grande contributo.