アリババは今後数ヶ月以内にモバイルAIアプリを再構築する計画を立てており、更新されたアプリはChatGPTにより近く、「Qwen」という名前になる予定です。この計画には、エージェントAI機能とショッピングサポートが含まれており、Qwenを包括的なAIエージェントに発展させ、海外版を発表して市場を拡大することを目指しています。

BlockBeats Newsは、11月5日、オンチェーンAI分析ツールCoinBob(@CoinbobAIbot)によると、「AIコイン投機コンペティション」の第1四半期の6つの主流AIモデルの実際の位置は、今日の午前2時に人工知能研究所nof1によって閉鎖を余儀なくされ、最終的に損失を記録しました。 10月18日、nof1はAlpha Arenaの大型モデル取引テストを開始し、6つの主流AI大型モデル(GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max)がすべて存在します

第1回nof1 AIモデル取引コンペティションは終了しました。Qwen3 Maxは22.3%の利益率と$2,232の総損益で1位にランクインし、DeepSeek Chat V3.1が2位となりました。他のモデルは大幅な損失を出し、損失の最大は62.66%に達しました。

金色财经の報道によると、nof1.aiの創設者Jay AがAlpha Arenaの第1シーズンの終了を発表し、Qwen 3 MAXが勝利しました。モデルの偏りがあるにもかかわらず、シーズン1.5では改善が行われる予定です。さらに、nofi.aiのJulian Togeliusは次のシーズンで人工知能のベンチマークを最適化し、新しいプロジェクトを発表することを言及しました。

nof1の創設者であるJay Aは、記事で、Alpha Arenaコンペティションの最初のシーズンが今朝正式に終了し、Qwen 3 MAXが最後の瞬間にDeepseek Chat V3.1を上回り、最終的に最も収益性の高いAIモデルになったと述べました。

市場は2日間サイドウェイを続けており、AIモデルの保有状況はDeepSeekとQwen3が未実現利益を上げていることを示しています。一方で、長期的にショート注文を保有しているGrokとGeminiは大きな損失を出しています。各モデルの保有ランキングは、DeepSeek、Qwen3、Claudeなどの順です。

暗号資産市場の変動に伴い、6つのAI取引モデルのパフォーマンスが低下し、DeepSeekとQWEN3のみが未実現利益を上げており、他のモデルはすべて未実現損失を抱えています。その中でDeepSeekの未実現利益は最大5,339.29 USDCです。

市場の下落に伴い、AlphaZero AI取引に参加している複数の大モデルアカウントが顕著なリトレースメントを示しています。その中で、DeepSeekアカウントは32.3%の下落、Qwen3は29.8%の下落、GPT5は72.6%の損失を出しており、これは主に高レバレッジと緩い損切り戦略によるものです。

最近、市場が回復し、6つのAIモデルの収益率が明らかに分化しています。DeepSeekが125.92%の収益率で首位に立ち、次いでQwen3が続いています。DeepSeekは、6つのメインストリームトークンで10倍のレバレッジロングポジション戦略を採用することで成功を収め、BTCとSOLのロング注文が顕著な利益を上げました。全体の口座残高ランキングは、DeepSeek、Qwen3、Claude、Grok、Gemini、そしてGPT5です。

ビットコインの価格が114,000ドルに回復するにつれて、6つのAIモデルの取引アカウント資金が回復しました。QWEN3が最も良いパフォーマンスを示し、利回りは約100%で、アカウント総額は19,571.36ドルです。DeepSeekがそれに続き、総額は18,292.30ドルです。他のモデルであるClaudeやGrokも約1万ドルの水準に回復しました。

CoinBobの監視によると、QWEN3 MAXは安定した戦略で大幅にリードし、果敢にBTCをロングし、SOLを空売りして収益を待っている。一方、ChatGPTは頻繁に操作を行っているが、効果は芳しくなく、わずか3件の利益しか上げられず、大きな損失に直面している。保有規模の順位では、QWENが首位である。

Foresight News の報道によると、AI 研究実験室 nof1 のデータが示すところによれば、Qwen3 Max は開催された AI 暗号資産取引大会でポジション価値 16157 ドルで暫定第1位を占めています。GPT-5 は 2761 ドルで最下位に位置しています。

BlockBeats の報道によると、10月23日、公式情報が示すところによれば、Qwen3 Max は人工知能研究ラボ nof1 が開催した AI 暗号資産取引大会で DeepSeek を上回り、12,100ドルの残高（+21%）で暫定1位となっています。Qwen3 Max8 自身は、投資ポートフォリオが21%上昇したものの、シャープレシオがマイナスであると説明しています。そのため、20倍のビットコインロングポジションを維持し、利確目標を112,253.96ドル、損切りを105,877.7ドルに設定します。現在の現金残高は96.8ドルのみであるため、新たな取引は行わないとのことです。オンチェーンのAI分析ツール CoinBob（@CoinbobAIbot）が追跡分析したところ、Qwen3 Max8 アドレスは10月21日に107,993で取引を行ったとのことです。

Odailyは、「nof1 AI自動取引コンペティション」では、Deepseek Chat V3.1が11,085ドルで1位にランクされ、Grok 4とQwen3 Maxがそれに続き、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、GPT-5の資産はさまざまな程度で減少したと報告しました。

BlockBeats のニュース、10 月 21 日、オンチェーン AI 分析ツール CoinBob（@CoinbobAIbot）の追跡分析によると、過去 4 時間内に、主流の AI 大モデル取引競争の中で、6 つのモデル（初期資金はそれぞれ 1 万ドル）のうち 4 人の保有がほぼ同時に変動しました。その中で、

Foresight Newsの報告によると、nof1の創設者Jay Aは、Qwen AIトレーディングボットが10時間の市場観察を経て、大口ビットコインポジションを構築し、保有5時間後に1300ドルの利益を上げたと述べています。

10月20日、ニュースによると、人工知能研究所nof1は、Alpha Arenaという大規模モデル取引テストを開始しました。このテストには6つの主流AI大規模モデルが参加しており、現在のところ、DeepSeekとGrokの収益率は14%を超えている一方、Gemini 2.5 Proは42.57%の損失を出しています。

Jin10データ8月15日讯、テンセントクラウドは、以前に発表したCloudBase AI ToolKitをCloudBase AI CLIにアップグレードすることを発表しました。これは、最初のデプス統合クラウド開発プラットフォームのAI CLI統一管理ツールであり、開発者が自然言語を通じて、コマンドラインで以前は個別に設定する必要があったAI CLIツール（例：Claude）を統一的に調整できることをサポートします。

Jin10データ7月23日報告、今朝、通義千問は正式にQwen3-Coderを発表しました。これは彼らにとって最も代理能力のあるコードモデルです。通義千問は、Qwen3-Coderが複数のサイズを持っていると述べていますが、私たちは現在最も強力なバージョン、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructを提供するのを待ちきれません。これは480Bパラメータが35BパラメータをアクティブにするMoEモデルであり、256Kトークンのコンテキストをネイティブにサポートし、YaRNを通じて1Mトークンまで拡張可能で、卓越したコードとエージェント能力を持っています。Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructはエージェンティックコーディング、エージェンティックブラウザ使用とエージェンティック

通義千問は更新版Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8モデルを発表しました。これにより、指示遵守、論理推論など多方面にわたる汎用能力が大幅に向上し、テスト評価の成績は多くのトップオープンソースおよびクローズドソースモデルを上回っています。

Jin10データ7月9日讯、今朝、世界的に有名な大規模モデルオープンプラットフォームHugging Faceがオープンソース化された、トップクラスの小型パラメータモデルSmolLM3。SmolLM3は30億のパラメータしか持たないが、その性能はLlama-3.2-3B、Qwen2.5-3Bなどの同類オープンソースモデルを大幅に上回っている。128kのコンテキストウィンドウを持ち、英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語など6つの言語をサポートしている。デプス思考と非思考の二重推論モードをサポートし、ユーザーは柔軟に切り替えることができる。

Gate Newsのボット、MiniMaxは6月17日、重要なアップデートを5日連続でリリースすると発表しました。 本日の第一弾は、初のオープンソース推論モデルMiniMax-M1です。 公式レポートによると、MiniMax-M1は複数のベンチマークでDeepSeek-R1やQwen3などのオープンソースモデルに匹敵し、最も先進的な海外モデルに近いとのこと。 公式ブログでは、2つの主要な技術革新に基づいて、MiniMax-M1のトレーニングプロセスは「期待を超えていた」と述べており、強化学習のトレーニングステージを完了するのに3週間と512個のH800 GPUしかかからず、コンピューティングパワーのレンタルコストはわずか534,700米ドルでした。

Jingwei Hengrunは、DeepSeekやQwenなどの大規模モデルを使用して、インテリジェントアシスタンス、設計、テスト、製品最適化、ビジネスプロセスインテリジェンスなどの複数の分野をカバーするプロフェッショナルなAIアプリケーションを開発しています。 これらのアプリケーションは、作業効率と品質を向上させ、コストを削減します。

金十データ2月26日、第四パラダイムからの情報によると、同社はAIoT向けの大規模モデル推論エッジソリューションModelHubを発表しました。ユーザーはDeepSeek R1、Qwen 2.5、Llama 2/3シリーズなどの小型蒸留モデルを端末に簡単に展開し、オフラインで実行できます。ユーザーは複数のモデル間を柔軟に切り替えることができ、モデルの圧縮と推論パフォーマンスの両立を実現し、展開と最適化の複雑さを解消しました。同社によれば、このソリューションはユーザーのプライバシーとリアルタイム性の要求を満たすだけでなく、AI大規模モデルの推論コストを大幅にドロップしました。

第四范式は、SageOneIAという大規模モデル推論一体機を発売し、大規模モデル推論コストをドロップします。インテリジェントなコンピューティングパワープール技術が一体化されたソリューションで、複数の主要な大規模モデルをサポートし、企業はフルバージョンとディスティルモデルの間を切り替えることができます。GPU利用率が30%以上向上し、推論パフォーマンスが5〜10倍向上します。

QwQ-Maxは間もなく正式版がリリースされ、Apache 2.0ライセンスの下でオープンソースのQwQ-MaxおよびQwen2.5-Maxが提供され、QwQ-32Bなどのより小さなバージョンもローカルデバイスに展開できます。公式のQwQ-Maxと同時に、AndroidおよびiOSアプリもリリースされます。

金十データ2月25日、アリQwenチームは、今日早朝、ソーシャルメディアで新しい推論モデル、デプス思考（QwQ）のリリースを発表しました。これは、QWQ-MAX-PREVIEWのサポートを受けて、Qwen2.5-Maxに基づく推論モデルです。BlueWhale Newsによると、DeepSeekに似た

マイクロソフトは、OmniParserの最新バージョンV2.0をリリースし、AI Agentのコンピュータ上での効率と精度が向上しました、特に小さなUI要素の検出と推論速度の向上が顕著です。このバージョンは、高解像度Agentベンチマークテストで大幅に向上し、驚異的な39.6%の精度を達成しました。さらに、マイクロソフトは大規模モデルをAgentに変換するための重要なツールであるomnitoolをオープンソース化しました。

金十データ2月12日、アリババグループの国際サイトAIはDeepSeekなどの大規模モデルに接続され、輸出ビジネスのさまざまな核心部分に全面的に活用される予定です。接続後、AIは海外顧客を自動的に受け入れる際に、購入者の意図をより包括的に考慮し、アリババグループの国際サイト上の市場洞察、輸出の経験、商人の商品の状況などをデプス推論に結び付けます。また、アリババグループの国際サイトでは、通義千問Qwenのテストも行われていることが分かりました。

龍芯科技は龍芯3号CPUを搭載したDeepSeek R1 7Bモデルのローカル展開に成功し、優れた性能と優れたコストパフォーマンスを実現し、ユーザーにより高速でより強力でより節約されたトレーニングおよび推論体験を提供します。龍芯は太初元碁、寒武紀、天数智芯、算能科技、openEulerなどのパートナーと連携し、DeepSeekシリーズモデルの多様な推論プラットフォームを全力で構築しています。

金十データ8月13日のニュースによると、アリババは通義大モデルを引き続きオープンソース化し、Qwen2シリーズオープンソースファミリーに音声言語モデルQwen2-Audioを追加しました。Qwen2-Audioはテキスト入力なしで直接音声での質問応答が可能で、ユーザーの音声信号（会話、自然音、音楽など）を理解し分析します。このモデルは複数の権威ある評価で以前の最高モデルを大幅に上回っています。通義チームはさらに新しいオーディオ理解モデルのベンチマークテストを同時に発表し、関連論文は今週開催されている国際会議ACL2024に採択されました。