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    Qwen3 5-27B-Claude-4 6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 is the second iteration of this reasoning-focused Qwen3 5-27B fine-tune, built to drastically improve the efficiency of chain-of-thought generation, unlocking highly substantial gains in reasoning speed and cost-reduction while actually increasing absolute accuracy
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    今天就拿 Jackrong 放出的 GGUF 量化版，用 LM Studio 在本地实测一把，看看这个号称"平替 Opus"的蒸馏模型到底几斤几两。 我选择 Jackrong 的版本，原因无他，开发者用脚投票，它曾经登录过 Huggingface 热榜第一 为什么选 GGUF + LM Studio？ GGUF 是目前本地部署大模型最主流的格式，基于 llama cpp 生态，对 CPU 和消费级 GPU 都非常友好。 相比原始的 safetensors 权重动辄 50+GB，GGUF 量化后最低 10GB 就能跑 27B 模型，这才是我们普通玩家的菜。
  • GitHub - QwenLM Qwen3. 5: Qwen3. 5 is the large language model series . . .
    Welcome to the GitHub repository of Qwen3 5 Here, you can find official information about Qwen3 5 (User Guide, coming soon), post your questions (Issues), and share your ideas with the community (Discussions)
  • 阿里除夕开源“王炸”千问 3. 5-Plus ，性能媲美Gemini 3 Pro . . .
    相对于 Qwen3 系列模型，Qwen3 5 的 Post-training 性能提升主要来自于阿里对各类 RL 任务和环境的全面扩展。 研发团队更加强调 RL 环境的难度与可泛化性，而非针对特定指标或狭隘类别的 query 进行优化。





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