Qwen 3.5 全尺寸覆盖｜安全对抗数据需求浮出水面

继 Qwen3.5-397B-A17B 旗舰（2/16，48.3 万下载，1,052 赞）和 FP8 量化版（2/18，9.3 万下载）之后，阿里巴巴于 2/24 同日发布三个中小尺寸变体：Qwen3.5-35B-A3B（2.1 万下载，365 赞，支持 Azure 部署）、Qwen3.5-27B（6,875 下载，254 赞）、Qwen3.5-122B-A10B（3,320 下载，225 赞）。三个新模型均为 image-text-to-text 多模态架构，其中 35B-A3B 和 122B-A10B 采用 MoE 稀疏激活，27B 为 Dense 架构。Reddit 社区反应极为热烈：r/LocalLLaMA 上"Qwen3-30B-A3B vs Qwen3.5-35B-A3B on RTX 5090"（135 票）、"Qwen 3.5 craters on hard coding tasks"（128 票）、"Qwen 3.5 benchmark comparison"（89 票）、"Vision language benchmarks of qwen3.5"（40 票）等帖子密集出现。与此同时，Qwen 博客持续输出生态内容：Qwen3Guard 实时安全过滤、Qwen-Image-Edit 图像编辑、Qwen-Image 原生文字渲染、GSPO 可扩展 RL 训练、Qwen-MT 多语言翻译。

Anthropic 本周发布三项安全相关成果：（1）Responsible Scaling Policy v3.0——更新责任扩展政策框架，定义更严格的模型部署安全阈值；（2）Detecting and preventing distillation attacks——提出检测模型蒸馏攻击的方法，Nathan Lambert 在 Interconnects 博客以"How much does distillation really matter for Chinese LLMs?"进行深度解读，智源社区转载"Anthropic 一篇博客，IBM 大跌 13%"；（3）claude-code-security-review（GitHub 3,318 星）——AI 驱动的代码安全审查 GitHub Action。同时发布 Persona Selection Model 可解释性研究（Alignment Forum 同步发布）、AI Fluency Index 教育报告。研究团队页面更新展示 Economic Research、Interpretability、Societal Impacts 三个方向。

NVIDIA 发布 Nemotron-Terminal-Corpus（2/19，cc-by-4.0）和配套的 Nemotron-Terminal-Synthetic-Tasks——前者是大规模终端交互 SFT 数据集，专为训练 LLM 的 Linux 终端操作能力设计，通过 Terminal-Task-Gen 管道合成；后者提供基于技能的合成任务结构，用于评估和训练自主终端 Agent。相关论文"On Data Engineering for Scaling LLM Terminal Capabilities"（作者 Renjie Pi, Grace Lam, M. Shoeybi）同步发表。同期 NVIDIA 生态信号：Nemotron-3-Nano-30B-A3B 系列持续高下载量（BF16 版 85.2 万、FP8 版 115.9 万），nemotron-colembed-vl-4b-v2 视觉文档检索模型（5.4 万下载），Isaac-GR00T 机器人基础模型（6,248 星）。

Cerebras 于 2/25 发布 Step-3.5-Flash-REAP-121B-A11B 和 Step-3.5-Flash-REAP-149B-A11B 两个压缩版本，延续其"大模型瘦身"技术路线（上周曾压缩 MiniMax-M2.5）。同日，InternLM 发布 Spatial-SSRL-3B 空间自监督模型——基于多模态架构，专攻空间理解和自监督学习，标签显示"spatial understanding, self-supervised learning"。Reddit 上 Unsloth Q3 量化基准超越 Q4 和 MXFP4（63 票）、Mercury 2 扩散模型推理速度讨论（16 票），模型压缩和高效推理话题持续活跃。

Apple Machine Learning 一周发布 5 篇研究：（1）CoT 推理动态分析——揭示思维链推理的 trace dynamics；（2）语音理解差距——LLM 在语音输入时性能远低于文本，指出弥合差距的方向；（3）HTML 文本提取——重新审视 LLM 预训练的 HTML-to-Text 提取方法，发现现有方法的局限；（4）AMUSE——音视频多说话人理解基准和对齐框架，指出 GPT-4o、Qwen3-Omni 等多模态模型在多说话人对话场景的不足；（5）depyf——PyTorch 编译器调试工具。具身 AI 方面，Wayve 获 12 亿美元 D 轮融资（计划 2026 年在伦敦启动 robotaxi 有监督自动驾驶试运营、2027 年进入消费市场），AI2 Robotics 完成 Series B（估值超 10 亿美元，开发 AlphaBot VLA 模型用于半人形机器人）。