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Qwen
AGI 的开放式基础模型。
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Qwen
2 小时前
LightX2V 为 Qwen-Image-Edit-2511 提供了 Day-0 支持——结合了 47% 的框架速度提升和 CFG + 4 步蒸馏(↓25× 计算),实现了惊人的 42.55× 端到端加速!⚡️ 非常感谢 @XHPlus_
Ruihao Gong
3 小时前
🚀 42.55倍加速! LightX2V 为 @Alibaba_Qwen 新的 Qwen-Image-Edit-2511 提供了第 0 天支持! 🔥 47% 框架加速 ⚡️ CFG+4步蒸馏(↓25倍计算) 📈 42.55倍总加速 仓库: 模型:
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Qwen
3 小时前
🚀 介绍 Qwen-Image-Edit-2511 — 相较于 2509 的重大升级,提供显著更强的一致性和更强大的现实图像编辑功能。 ✨ 2511 的新功能: 👥 更强的多人一致性,适用于团体照片和复杂场景 🧩 内置流行的社区 LoRAs — 无需额外调优 💡 增强的工业与产品设计生成 🔒 显著减少图像漂移,极大改善角色与身份的一致性 📐 改进的几何推理,包括构建线和结构编辑 从保持身份的肖像编辑到高保真多人融合,以及实用的工程与设计工作流程,2511 将图像编辑提升到一个新的水平。 👉 立即尝试: 🎨 Qwen Chat (图像编辑):
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Qwen
15 小时前
很高兴与 SGLang 合作推出 Rollout Routing Replay (R3)—现已上线!🎉
LMSYS Org
19 小时前
SGLang + Miles: Rollout Routing Replay (R3) 现已上线! 🎉 我们很高兴地宣布,SGLang 和 Miles 现在支持用于 MoE 模型的稳定强化学习训练的 Rollout Routing Replay (R3)! 使用 RL 训练 MoE 模型一直以来都不稳定,常常导致灾难性的崩溃。问题出在哪里?推理和训练引擎之间的路由不一致。R3 通过在推理过程中记录专家路由决策并在训练过程中重放这些决策来解决这个问题。 影响显著:通过重用推理路由决策,显著减少训练与推理之间的差异,防止训练崩溃。R3 完全支持分布式训练,具有 DataParallel Attention 和所有并行策略,支持的模型包括 Qwen3-30B-A3B、deepseek_v2 等等。 试试看,告诉我们你的结果! 🚀
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