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vLLM
恭喜 @Alibaba_Qwen 團隊推出 Qwen3-TTS！ 🎉
vLLM-Omni 現已準備好，提供第0天支持 – 語音克隆、語音設計，以及情感與韻律的自然語言控制，全部原生運行。
現在可以通過 PR #895 使用離線推理，線上服務即將推出。
🔗
1月22日 21:16
Qwen3-TTS 正式上線。我們已經開源了完整的系列——VoiceDesign、CustomVoice 和 Base——為開放社群帶來高品質。
- 5 個模型 (0.6B & 1.8B)
- 自由形式的語音設計與克隆
- 支援 10 種語言
- SOTA 12Hz 分詞器以實現高壓縮
- 完整的微調支援
- SOTA 性能
我們相信這無疑是迄今為止在開源 TTS 中最具顛覆性的發布。去吧，打破它並建造一些酷炫的東西。🚀 現在一切都已經發布——權重、代碼和論文。享受吧。🧵
Github:
Hugging Face:
ModelScope:
Blog:
Paper:
Hugging Face Demo:
ModelScope Demo:
API:
55
GLM-4.7-Flash 的 Day-0 支援現在在 vLLM 中可用！ 🚀
對於 30B 類別來說，這是一個高效、輕量且強大的新標準，適用於編碼和代理。
同樣適合創意寫作、翻譯和長上下文任務。
PR:
1月19日 22:44
介紹 GLM-4.7-Flash：您的本地編碼和代理助手。
為 30B 類別設定新標準，GLM-4.7-Flash 在高性能與效率之間取得平衡，使其成為完美的輕量級部署選擇。除了編碼外，它還推薦用於創意寫作、翻譯、長上下文任務和角色扮演。
權重：
API：
- GLM-4.7-Flash：免費（1 個併發）
- GLM-4.7-FlashX：高速且經濟實惠
63
當我們為 gpt-oss 添加支持時，Responses API 並沒有標準，我們基本上是通過迭代和根據行為進行猜測來逆向工程該協議。我們對 Open Responses 規範感到非常興奮：乾淨的原語、更好的工具、贏得一致性！
1月16日 02:08
今天我們宣布 Open Responses：一個開源規範，用於構建基於原始 OpenAI Responses API 的多提供者、可互操作的 LLM 接口。
✅ 預設為多提供者
✅ 對現實工作流程有用
✅ 可擴展而不會造成碎片化
構建自主系統，而無需為每個模型重寫您的技術堆疊：
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