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國產(chǎn)AI卷瘋了!Manus橫空出世,阿里開源QwQ-32B!

 中國健康食品網(wǎng) 2025-03-14

AI 界永不停歇,鬧鐘沒把我吵醒,但各種AI產(chǎn)品把我從床上炸了起來……

昨晚,兩個重要的 AI 進展引發(fā)了廣泛關(guān)注:

  • Manus:一個號稱全球首個通用 AI Agent 的產(chǎn)品 Manus 橫空出世,主打自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù),整理數(shù)據(jù)、規(guī)劃行程等能力。它的出現(xiàn),是否意味著 AI 助手真正向智能代理邁進?

  • QwQ-32B:阿里開源的 32B 參數(shù)模型,在多個基準測試上媲美 DeepSeek-R1,但參數(shù)量僅為其 1/20。更小的模型,如何實現(xiàn)更高的推理能力?

讓我們來看看到底發(fā)生了什么。

1、Manus

北京時間 3 月 6 日凌晨,AI 界迎來一位狠角色:Manus!

Manus 到底是什么?

簡單來說,以前的 AI 只會聊天,Manus 直接幫你把事做了。

  • AI 助手(ChatGPT / Claude): 你問它問題,它給你答案。

  • AI Agent(Manus): 你給它一個任務(wù),它獨立思考、規(guī)劃、執(zhí)行,最后把完整結(jié)果交到你手上。

朋友都調(diào)侃到,它不只是 AI 助手,而是AI 實習(xí)生。大家都在想,會不會被它取代了。

Manus 的硬核案例

1)可以快速市場調(diào)研

讓它調(diào)研一下AI眼鏡。它快速的逐一搜索網(wǎng)絡(luò)上的信息。

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最后生成一個清晰的表格,在短短的幾分鐘之內(nèi)干了,別人可能幾小時的活:

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用戶的問題,它不是直接給個答案,而是像人一樣做調(diào)研,產(chǎn)出報告,比如介紹下小米:

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它會像人一樣工作,搜索素材,整理材料,最后產(chǎn)出一個報告,給你一個壓縮包。

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打開一看,好家伙 PPT 這樣就有了。

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2)制作個性化的課程

我想讓它幫我制作一個交互式的關(guān)于Transformers的課程。

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它通過一系列搜索,加上編寫代碼,最后它生成了一個網(wǎng)站可供我進行交互式的學(xué)習(xí)。

沒錯,這個網(wǎng)站不是它從網(wǎng)上找的,而是根據(jù)我的需求,直接幫我生成一個交互式學(xué)習(xí) Transformers 的網(wǎng)站...

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除了這些,Manus 還能做旅行規(guī)劃、保險對比、供應(yīng)商采購、財報分析等等。

Manus 官網(wǎng) & 如何體驗?目前仍需邀請碼

說了這么多,肯定已經(jīng)心動了。可惜的是,Manus目前還是邀請制,想用還得排隊。

官網(wǎng)地址

https:///

想嘗鮮的朋友,建議盡早去申請 waitlist。

但是讓我們再客觀的思考一下 Manus 真的有那么神嗎?

Manus 背后的公司—— Monica.im,其實是一個“縫合怪”高手。

Manus 的核心能力 = Compute Use + 虛擬機 + Artifacts + 內(nèi)置多個 Agent,更像是一個高度整合的 AI 工作流工具,而非真正的通用 AI Agent。

它可能會像 AI 搜索一樣,探索新的通用模式,但門檻更高,不一定能快速成為大眾可用的產(chǎn)品。

如果 AI 繼續(xù)進化,很多通用 Agent 的能力未來可能會被更強的大模型吞并,而 AI 領(lǐng)域的其他公司(如 Coze、Dify)也可能會推出類似產(chǎn)品,競爭將更加激烈。

Manus 的確是 AI Agent 方向的重要探索,但它距離真正的「萬能 AI 助手」還有很長的路要走。

2、阿里 QwQ-32B 發(fā)布

阿里 Qwen 團隊也憋了個大招:QwQ-32B 大模型正式開源!

這個(QwQ)聽起來像個表情包,但實力炸裂。

QwQ-32B 參數(shù)量僅 320 億,但在多個測試基準上,直接媲美 6710 億參數(shù)的 DeepSeek-R1 甚至部分任務(wù)還略勝一籌。

其中的秘密武器就是強化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)!

從下面圖表中我們可以清晰地看到,在 AIME24 和 IFEval 等關(guān)鍵基準測試中,QwQ-32B 的表現(xiàn)相當或者略微超過了參數(shù)量巨大的 DeepSeek-R1! 而在其他基準測試中,也基本與 DeepSeek-R1 持平,遠超其他對比模型。

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QwQ-32B 的黑科技:

  • 冷啟動 + RL 訓(xùn)練:從預(yù)訓(xùn)練模型出發(fā),用 RL 提高推理能力

  • 結(jié)果導(dǎo)向獎勵機制:不依賴傳統(tǒng)的獎勵模型,而是直接根據(jù)任務(wù)結(jié)果(數(shù)學(xué)、代碼推理直接用“正確率”評分)

  • 比傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練方法更高效、更精準!

如何體驗 QwQ-32B?

開源地址(免費體驗)

  • Hugging Face:

https:///Qwen/QwQ-32B

  • ModelScope:

https:///models/Qwen/QwQ-32B

  • Qwen Chat:

https://chat.

甚至,ollama 也已經(jīng)集成了 QwQ-32B,直接運行:

ollama pull qwq

我先嘗嘗鮮了,有什么好玩的地方,再給大家分享。

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意義在哪?

  • 以前,想跑個大模型,少說得幾塊 A100 顯卡。

  • 現(xiàn)在,32B 模型用 24G 顯存 + 16 核 CPU + 64G 內(nèi)存就能跑!

  • 本地推理模型的時代,真的來了!

2025 年,AI 正在加速改變世界,甚至改變我們的日常工作方式。

你覺得未來 AI Agent 會讓哪些工作消失?你最期待 AI 幫你做什么?

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