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Claudeは逆蒸留とアカウント封鎖の究極手段を始めました、KYC...
中国人は天が崩れるような状況です
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試用してみたところ、Qwen Codeはかなり使いやすいです。
毎日1000回の利用枠があり、1分あたり最大60回、Tokenの上限はなく、基本的に十分です。
コマンドラインの機能にはすべて中国語の注釈が付いています。
Qwen CodeはGemini Codeのオープンソースコードを二次開発したもので、現在は最新のモデルQwen3.6 plusを使用しています。
コーディングモデルの能力は世界第九位で、GLM5.1(には劣りますが、世界第三位)には及びません。
現在のQwen3.6 plusは中程度のモデルで、Qwen3.6 maxのフラッグシップモデルの能力はGLM5.1を超えるはずです。
通常はplusが約1ヶ月後にリリースされる予定で、5月には見られるでしょう。
4月末にはDeepSeekの新モデルも登場します。
Qwenのフラッグシップモデルが国内トップに立つのは少し難しいかもしれません。
GitHubのオープンソースリポジトリ：QwenLM/qwen-code
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コマンドラインの機能にはすべて中国語の注釈が付いています。
Qwen CodeはGemini Codeのオープンソースコードを二次開発したもので、現在は最新のモデルQwen3.6 plusを使用しています。
コーディングモデルの能力は世界第九位で、GLM5.1(には劣りますが、世界第三位)には及びません。
現在のQwen3.6 plusは中程度のモデルで、Qwen3.6 maxのフラッグシップモデルの能力はGLM5.1を超えるはずです。
通常はplusが約1ヶ月後にリリースされる予定で、5月には見られるでしょう。
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Qwenのフラッグシップモデルが国内トップに立つのは少し難しいかもしれません。
GitHubのオープンソースリポジトリ：QwenLM/qwen-code
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試用してみたところ、Qwen Codeはかなり使いやすいです。
毎日2000回の利用枠があり、1分あたり最大60回、Tokenの上限はなく、基本的に十分です。
コマンドラインの機能にはすべて中国語の注釈が付いています。
Qwen CodeはGemini Codeのオープンソースコードを二次開発したもので、現在は最新のモデルQwen3.6 plusを使用しています。
コーディングモデルの能力は世界第九位で、GLM5.1(には劣りますが、世界第三位)には及びません。
現在のQwen3.6 plusは中程度のモデルで、Qwen3.6 maxのフラッグシップモデルの能力はGLM5.1を超えるはずです。
通常はplusが約1ヶ月後にリリースされる予定で、5月には見られるでしょう。
4月末にはDeepSeekの新モデルも登場します。
Qwenのフラッグシップモデルが国内トップに立つのは少し難しいかもしれません。
GitHubのオープンソースリポジトリ：QwenLM/qwen-code
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コマンドラインの機能にはすべて中国語の注釈が付いています。
Qwen CodeはGemini Codeのオープンソースコードを二次開発したもので、現在は最新のモデルQwen3.6 plusを使用しています。
コーディングモデルの能力は世界第九位で、GLM5.1(には劣りますが、世界第三位)には及びません。
現在のQwen3.6 plusは中程度のモデルで、Qwen3.6 maxのフラッグシップモデルの能力はGLM5.1を超えるはずです。
通常はplusが約1ヶ月後にリリースされる予定で、5月には見られるでしょう。
4月末にはDeepSeekの新モデルも登場します。
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阿里巴巴はAIの発展に戦略的な方向転換を行い、オープンソースエコシステムの追求から商業化へのシフトを進めている。Qwenチームの中核人物である林俊陽、胡斌元らは戦略の違いにより退職し、阿里クラウドの元CTO周靖人が引き継いだ。CEOの吴泳铭は「Alibaba Token Hub」を設立し、AI戦略委員会を組織して、モデル開発とクラウド事業の収益目標を明確に連携させた。会社は明確に方向性を変え、MaaSと商業化を優先している。
この変革の論理は非常に正しい選択であり、Qwenのオープンソースは世界中の開発者から好評を得ているが、モデル自体は収益を生まない。阿里クラウドのAI収入の大部分はGPU計算力の販売であり、MaaSの比率は非常に小さく、利益も薄い。第一線のモデル能力と大量のGPU計算力で稼ぐのは微薄な利益にとどまり、これは商業的に持続可能ではなく失敗に終わる。
改革後、阿里のAI戦略は字节跳动の戦略と高度に一致し始めている。豆包は最初からクローズドソースであり、火山エンジンはAIの商業化を軸に構築されている。Tokenの呼び出し量は世界一であり、Tokenの貨幣化を最前線で推進している。モデル能力は第一ではないが、収益化率はQwenと遜色ない。
この変革の代償は、Qwenオープンソースエコシステムのキーパーソンである林俊陽の離脱だ。彼の退職はコミュニティの信頼を揺るがし、人材の
原文表示この変革の論理は非常に正しい選択であり、Qwenのオープンソースは世界中の開発者から好評を得ているが、モデル自体は収益を生まない。阿里クラウドのAI収入の大部分はGPU計算力の販売であり、MaaSの比率は非常に小さく、利益も薄い。第一線のモデル能力と大量のGPU計算力で稼ぐのは微薄な利益にとどまり、これは商業的に持続可能ではなく失敗に終わる。
改革後、阿里のAI戦略は字节跳动の戦略と高度に一致し始めている。豆包は最初からクローズドソースであり、火山エンジンはAIの商業化を軸に構築されている。Tokenの呼び出し量は世界一であり、Tokenの貨幣化を最前線で推進している。モデル能力は第一ではないが、収益化率はQwenと遜色ない。
この変革の代償は、Qwenオープンソースエコシステムのキーパーソンである林俊陽の離脱だ。彼の退職はコミュニティの信頼を揺るがし、人材の
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Seedance2.0のすごいHappyHorseがまさかオープンソースになるとは？
HappyHorseの背後にいるのは淘天集团の張迪で、以前は快手Klingの第一人者、その前は阿里巴巴のママデータと機械学習エンジニアリングの責任者を務めていた。阿里で10年働き、去年は旧所属に再び呼び戻された。
ただし、阿里のPRはご存知の通りで、実際に使うと少し割引が必要かもしれない。Seedance2.0と比較しても、Klingと並ぶことは可能だろう。何よりもオープンソースなのが重要で、それだけで十分だ。
原文表示HappyHorseの背後にいるのは淘天集团の張迪で、以前は快手Klingの第一人者、その前は阿里巴巴のママデータと機械学習エンジニアリングの責任者を務めていた。阿里で10年働き、去年は旧所属に再び呼び戻された。
ただし、阿里のPRはご存知の通りで、実際に使うと少し割引が必要かもしれない。Seedance2.0と比較しても、Klingと並ぶことは可能だろう。何よりもオープンソースなのが重要で、それだけで十分だ。
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中国大模型の不正蒸留の道は海外の御三家による連携で封殺される見込みだ。国内大模型の好調も終わりを迎えつつある。果たして誰が最初に本性を現すのか😂
kimi、minimax、DeepSeekはすべて蒸留ブラックリストに載っている。GLMとQwenは名前が挙がっていない。
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Qwen3.6-Plus 我实测下来是明显强于MiniMax M2.7还是多模态，但是这次没有那么多 AI 博主出彩虹屁评测了，因为阿里把他们断粮了。
大概是阿里因为最近一次财报的问题，把宣传的预算给砍了，要我说这样才对啊，本来就应该凭实力征服，Qwen3.5 出来的时候，搞那么多预算铺垫盖地吹的天花乱坠，结果实测就是一坨屎。
阿里现在的策略转向
- 小模型、小尺寸 Qwen3.5 全开源第一时间开源
- 中等模型 Qwen3.6-Plus 性能超过 MiniMax M2.7 应该会延迟开源，效仿另外三家国产模型
- 旗舰模型 Qwen max 系列，闭源
Qwen3.5-Plus 到 Qwen3.5-Max 大概间隔 1 个月时间，等Qwen3.6-Plus出来之后有可能重登国产模型第一，但是这期间 DeepSeek V4 也要出来了，还有其他国产模型大概也要更新了，目前落后进度 1～2 个月，在各家转向闭源之后Qwen追上是不难，因为国产模型最大的 BUG (蒸馏)已经被 Claude 封堵，蒸馏在开始的时候追进度很快，智能提升非常明显，之后就看各家的硬实力如何了。
大概是阿里因为最近一次财报的问题，把宣传的预算给砍了，要我说这样才对啊，本来就应该凭实力征服，Qwen3.5 出来的时候，搞那么多预算铺垫盖地吹的天花乱坠，结果实测就是一坨屎。
阿里现在的策略转向
- 小模型、小尺寸 Qwen3.5 全开源第一时间开源
- 中等模型 Qwen3.6-Plus 性能超过 MiniMax M2.7 应该会延迟开源，效仿另外三家国产模型
- 旗舰模型 Qwen max 系列，闭源
Qwen3.5-Plus 到 Qwen3.5-Max 大概间隔 1 个月时间，等Qwen3.6-Plus出来之后有可能重登国产模型第一，但是这期间 DeepSeek V4 也要出来了，还有其他国产模型大概也要更新了，目前落后进度 1～2 个月，在各家转向闭源之后Qwen追上是不难，因为国产模型最大的 BUG (蒸馏)已经被 Claude 封堵，蒸馏在开始的时候追进度很快，智能提升非常明显，之后就看各家的硬实力如何了。
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中国の大規模モデルは次々と半オープンソースに移行しており、最新リリースの大規模モデルもすぐにオープンソース化されていません。オープンソースを約束していたものも、今のところまだ実現していません。
これは、業界がオープンソースで注目を集める段階を過ぎ、閉源で利益を追求する商業化の段階に入ったことを示しています。
GLM 5.1は即座にオープンソース化されていません。
MiniMax 2.7もオープンされていません。
Qwen 3.6 Plusもオープンされていません。
現在は基本的に遅延オープンソースや閉源にシフトしており、即時オープンソースは自らの護城河を壊すことに等しいと考えられています。
原文表示これは、業界がオープンソースで注目を集める段階を過ぎ、閉源で利益を追求する商業化の段階に入ったことを示しています。
GLM 5.1は即座にオープンソース化されていません。
MiniMax 2.7もオープンされていません。
Qwen 3.6 Plusもオープンされていません。
現在は基本的に遅延オープンソースや閉源にシフトしており、即時オープンソースは自らの護城河を壊すことに等しいと考えられています。
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作ったのはDeribitのオプションツールで、売りオプションを使った底値狙いを簡単に行えます。取引所の二重通貨型の資産運用をやるよりも、自分で手作業した方が良くないですか？DeribitのオープンAPIを利用して、適した売りオプションを見つけ、APRが良く流動性の高いものを選別しています。データを使って現在のボラティリティの過去の状況が高いのか低いのかを大まかに判断し、いつ売るのが得策か、賢い資金の流れなども分析しています。
githubリポジトリ ：lianyanshe-ai/deribit-options-monitor
Deribit取引所のBTC/ETHオプション市場を監視し、スキルの設計思想は以下の通りです。
1. DVOLボラティリティ分析
- DVOLボラティリティ指数のZスコア値を計算し、ボラティリティの高低を判断
- 市場の閾値に応じて動的に調整し、信号の信頼度評価も付加、判断を容易に
- 過去のボラティリティのトレンドを遡って分析
2. Sell Put対象のスマート推奨
- 全市場のオプション契約をスキャンし、到期年率（APR）順に並べて適切なものを推薦
- 流動性が低い、リスク・リターン比が不合理な対象を自動的に除外し、操作リスクを低減
3. 大口取引の異動監視
- 大口のCall/Put注文の流れを監視し、巨額資金の動き
原文表示githubリポジトリ ：lianyanshe-ai/deribit-options-monitor
Deribit取引所のBTC/ETHオプション市場を監視し、スキルの設計思想は以下の通りです。
1. DVOLボラティリティ分析
- DVOLボラティリティ指数のZスコア値を計算し、ボラティリティの高低を判断
- 市場の閾値に応じて動的に調整し、信号の信頼度評価も付加、判断を容易に
- 過去のボラティリティのトレンドを遡って分析
2. Sell Put対象のスマート推奨
- 全市場のオプション契約をスキャンし、到期年率（APR）順に並べて適切なものを推薦
- 流動性が低い、リスク・リターン比が不合理な対象を自動的に除外し、操作リスクを低減
3. 大口取引の異動監視
- 大口のCall/Put注文の流れを監視し、巨額資金の動き
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投資で最も難しいのは、お金を稼ぐことではなく、メッセージや感情ではなく、期待差額によるものです。
いわゆる期待差とは、自分がある企業について理解していることが、市場よりも早く、より正確であることです。市場がまだ気付いていない変化を先に見抜き、市場がまだ受け入れていない論理を先に受け入れることです。市場が徐々に反応し始めると、株価はあなたの認識を実現し始めます。
期待差には主に三種類あります。
第一は業績予想差
市場はもともとその企業が100億円稼ぐと予想していたのに、あなたが調査を通じて150億円稼ぐと判断した場合、その差額の50億円があなたの優位性です。しかし、これが最も難しい部分でもあります。需要、価格、コスト、生産能力、競争状況を理解していなければなりません。少しでも偏れば、超過期待から幻想に変わってしまいます。
第二は評価期待差
単に企業が安いと感じるのではなく、多くの人がまだ受け入れていない価格設定の論理を先に見抜くことです。例えば、ある企業はもともと普通の消費財と見なされていたが、あなたはそれが実は高級品に近いと考え、より高い評価、例えば泡泡マートのような評価をつけるべきだと判断します。この論理が市場に受け入れられると、株価は再評価されます。ただし、この期待差はストーリーを語りやすく、また証明されやすいため、虚構に終わることも多く、実現しないこともあります。
第三は産業
原文表示いわゆる期待差とは、自分がある企業について理解していることが、市場よりも早く、より正確であることです。市場がまだ気付いていない変化を先に見抜き、市場がまだ受け入れていない論理を先に受け入れることです。市場が徐々に反応し始めると、株価はあなたの認識を実現し始めます。
期待差には主に三種類あります。
第一は業績予想差
市場はもともとその企業が100億円稼ぐと予想していたのに、あなたが調査を通じて150億円稼ぐと判断した場合、その差額の50億円があなたの優位性です。しかし、これが最も難しい部分でもあります。需要、価格、コスト、生産能力、競争状況を理解していなければなりません。少しでも偏れば、超過期待から幻想に変わってしまいます。
第二は評価期待差
単に企業が安いと感じるのではなく、多くの人がまだ受け入れていない価格設定の論理を先に見抜くことです。例えば、ある企業はもともと普通の消費財と見なされていたが、あなたはそれが実は高級品に近いと考え、より高い評価、例えば泡泡マートのような評価をつけるべきだと判断します。この論理が市場に受け入れられると、株価は再評価されます。ただし、この期待差はストーリーを語りやすく、また証明されやすいため、虚構に終わることも多く、実現しないこともあります。
第三は産業
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OpenAIはChatGPT、プログラミングプラットフォームのCodexを統合し、統一されたデスクトップスーパーアプリを作ると言っています。
そして、豆包のデスクトップ端はさらにごちゃ混ぜで、チャット、ブラウザ、画像生成、動画などすべて揃っており、しかもそれは半年前からすでにそうなっていました😂
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トランプの乱暴な行動の後、米連邦準備制度理事会（FRB）が最初に緩和の兆しを見せた。
FRB議長パウエル：インフレ期待はおおむね安定しているようだ。
トレーダーたちはFRBの利上げ予想を撤回し、今年の利下げの可能性も考慮に入れている。
原文表示FRB議長パウエル：インフレ期待はおおむね安定しているようだ。
トレーダーたちはFRBの利上げ予想を撤回し、今年の利下げの可能性も考慮に入れている。
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小米の兆単位パラメータを持つ大規模モデル MiMo-v2pro の無料体験をさらに1週間延長し、迅速に使い始める方法を教えます。OpenClawで無料利用可能です。
今なら無料で試す価値があり、体験した感じでは国内トップクラスのレベルと言っても過言ではありません。公式ではエージェントワークフロー向けのフラッグシップモデルと定義されており、総パラメータ数は1兆超、1Mのコンテキストをサポートし、複雑なフローの編成、エンジニアリングタスクの推進、実際の開発ワークフローでの使いやすさを重点的に強化しています。
OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox、Clineで無料体験可能です。特にOpenClawとOpenCodeを推奨します。
一、OpenClawで無料利用
1、openrouterに登録し、APIキーを取得
2、openclawの設定、モデル、openrouterを設定
3、mimoを検索し、空白でopenrouter/xiaomi/mimo-v2-proを選択
4、対話ウィンドウに /model と入力し、mimo-v2-proに切り替え
後続で期限切れになった場合も、openrouterを他の無料モデルに切り替え可能です。おすすめはstepfun/step-3.5-flash:freeです。今後他のメーカーもopenrouter上で無料試用を提供
原文表示今なら無料で試す価値があり、体験した感じでは国内トップクラスのレベルと言っても過言ではありません。公式ではエージェントワークフロー向けのフラッグシップモデルと定義されており、総パラメータ数は1兆超、1Mのコンテキストをサポートし、複雑なフローの編成、エンジニアリングタスクの推進、実際の開発ワークフローでの使いやすさを重点的に強化しています。
OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox、Clineで無料体験可能です。特にOpenClawとOpenCodeを推奨します。
一、OpenClawで無料利用
1、openrouterに登録し、APIキーを取得
2、openclawの設定、モデル、openrouterを設定
3、mimoを検索し、空白でopenrouter/xiaomi/mimo-v2-proを選択
4、対話ウィンドウに /model と入力し、mimo-v2-proに切り替え
後続で期限切れになった場合も、openrouterを他の無料モデルに切り替え可能です。おすすめはstepfun/step-3.5-flash:freeです。今後他のメーカーもopenrouter上で無料試用を提供
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孤独大脳から転載
言語は人類最大の発明であり、同時に人類最大のボトルネックである。
大規模言語モデルがバベルの塔を壊すとき、一体何をもたらすのか？
人類は言語によって文明を構築し、社会を形成し、商業を発展させた。人類が言語を独占し、言語間には摩擦と誤解に満ちており、ほとんどの職業はこれによって生まれた。
大規模言語モデルが現れ、一瞬にして言語摩擦が低下した。
一、企業の本質は言語組織である。B2B分野で真に再構成されるのは、企業という言語機械そのものである。
二、商業文明の基盤コードは通貨ではなく、言語である。過去のソフトウェアは「計算」を自動化し、大規模言語モデルは「表現」と「理解」を自動化する。
三、AIが代替するのは人ではなく、人と人の間の摩擦である。AIがハイバンド幅・低摩擦の仲介層になれば、多くの人は自分が単なる「摩擦手数料の徴収者」に過ぎないことに気づく。
四、南郭先生の本質は情報の非対称性であり、能力の「検証不可能性」である。これらはすべてAIによって打ち破られるだろう。
五、言語摩擦がゼロになると、コースの定理が再計算される。コースは企業が存在する理由は取引コストを低下させることだと述べた。将来の企業には、おそらく2種類の人しか残らないだろう：意思決定を下す人と、監査AIを監督する人。
六、人類社会で最も高くつくコストは無知ではなく、「理解」である。大規模言語モデル
原文表示言語は人類最大の発明であり、同時に人類最大のボトルネックである。
大規模言語モデルがバベルの塔を壊すとき、一体何をもたらすのか？
人類は言語によって文明を構築し、社会を形成し、商業を発展させた。人類が言語を独占し、言語間には摩擦と誤解に満ちており、ほとんどの職業はこれによって生まれた。
大規模言語モデルが現れ、一瞬にして言語摩擦が低下した。
一、企業の本質は言語組織である。B2B分野で真に再構成されるのは、企業という言語機械そのものである。
二、商業文明の基盤コードは通貨ではなく、言語である。過去のソフトウェアは「計算」を自動化し、大規模言語モデルは「表現」と「理解」を自動化する。
三、AIが代替するのは人ではなく、人と人の間の摩擦である。AIがハイバンド幅・低摩擦の仲介層になれば、多くの人は自分が単なる「摩擦手数料の徴収者」に過ぎないことに気づく。
四、南郭先生の本質は情報の非対称性であり、能力の「検証不可能性」である。これらはすべてAIによって打ち破られるだろう。
五、言語摩擦がゼロになると、コースの定理が再計算される。コースは企業が存在する理由は取引コストを低下させることだと述べた。将来の企業には、おそらく2種類の人しか残らないだろう：意思決定を下す人と、監査AIを監督する人。
六、人類社会で最も高くつくコストは無知ではなく、「理解」である。大規模言語モデル
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大手企業のPUA話術は本当にそうなのか？実際に語れる人はいるのか？
仮想通貨界のPUAの方がより破壊力が大きく、データが必要なときはPUAを使い、データを手に入れたら用済みとしてすぐに見捨てる
原文表示仮想通貨界のPUAの方がより破壊力が大きく、データが必要なときはPUAを使い、データを手に入れたら用済みとしてすぐに見捨てる
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