media r/LocalLLaMA · baru saja · open_models

Qwen 3.8-Max dirilis, peringkat #2 di Vision Arena

Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia

Qwen 3.8-Max telah dirilis dan saat ini menempati posisi #2 di papan peringkat Vision Arena, hanya tertinggal dari Claude Fable 5 Max.

Qwen 3.8-Max berada di peringkat kedua di Vision Arena setelah Claude Fable 5 Max.
Bobot terbuka untuk Qwen 3.8-Max akan dirilis minggu depan.
Versi bobot terbuka dari Qwen 3.8-27B juga dijadwalkan untuk dirilis.

Kepentingan 2/3 r/LocalLLaMA Alibaba (Qwen) Benchmark results Open weights

Baca aslinya

InternScience merilis Agents-A1-4B, model 4 miliar parameter untuk tugas agentic jangka panjang

InternScience telah merilis Agents-A1-4B, sebuah model padat berbasis Qwen3.5-4B yang dirancang untuk meningkatkan kinerja dalam pencarian dan alur kerja agentic jangka panjang tanpa menambah jumlah parameter.

lab Qwen (Alibaba) · 683 hari lalu

Qwen merilis model Qwen2.5 dengan dataset yang diperluas dan kemampuan coding/math yang ditingkatkan

Alibaba Cloud telah membuka sumber seri model bahasa dense decoder-only Qwen2.5, menambahkan tiga ukuran baru (3B, 14B, dan 32B) ke jajaran yang sudah ada mulai dari 0.5B hingga 72B parameter. Pembaruan ini memperluas dataset pra-pelatihan dari 7 triliun menjadi 18 triliun token dan mengintegrasikan terobosan teknis dari Qwen2.5-Coder dan Qwen-math untuk secara signifikan meningkatkan kinerja dalam coding, matematika, dan pengetahuan umum.

media r/LocalLLaMA · 4 jam lalu · 2 tayangan

Alibaba mengumumkan Qwen3.8-27B bersama Qwen3.8-Max

Alibaba telah mengumumkan peluncuran dua model baru, Qwen3.8-27B dan Qwen3.8-Max.

media r/LocalLLaMA · 2 hari lalu · 5 tayangan

DeepSeek-V4-Flash-0731 mencapai skor kecerdasan 50

Model DeepSeek-V4-Flash-0731 telah mencapai skor indeks kecerdasan 50, sebuah metrik yang menyamai kinerja model frontier terkemuka dari Maret 2026, yang memiliki skor 51.

media r/LocalLLaMA · 3 hari lalu · 1 tayangan

DeepSeek v4 flash bobot terbuka dengan 284B total dan 13B aktif memaksa pemangkasan harga

Sebuah meme terjemahan yang beredar di Reddit menunjukkan bahwa pesaing harus mengurangi harganya sebesar 80% karena tekanan kompetisi dari DeepSeek v4 flash. Model bobot terbuka ini memiliki 284 miliar parameter total dengan 13 miliar parameter aktif, memberikan metrik harga-kinerja yang unggul.