🤖 阿里发布 Qwen3-Coder-Next 模型,显著提升编码智能体效率

2 月 3 日,阿里巴巴 Qwen 团队发布面向编码智能体的开源模型 Qwen3-Coder-Next。该模型采用混合注意力 + 稀疏 MoE 架构,属于 80B.A3B 规格(总参数 80B、推理时仅激活 3B),主打更低推理成本下的高性能。 官方信息显示,其在 SWE-Bench Verified(基于 SWE-Agent scaffold)上取得 70%+ 表现,并针对长程推理、复杂工具调用与失败恢复等智能体能力做了规模化训练;同时支持超长上下文(约 256K),便于在 IDE/CLI 工作流中落地(如 Cline 等)。

qwen.ai

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Nebula真的捏爆「龍蝦」gg了嗎? 吉米用一晚實戰跟你分享

前情提要

最近科技圈最紅的關鍵字就是AI「龍蝦」跟各種AI代理人

結果吉米昨天又被一個新服務燒到它叫做Nebula,對,漫威那個Nebula(我這樣想的啦)

玩了一晚只能說

「如果你本來就被龍蝦燒到,但又懶得架主機搞環境,那Nebula這種玩法,很可能會直接戳中你心裡那個懶人甜蜜點」

這篇吉米就用《吉米教你用》的角度

來聊聊Nebula到底在幹嘛?

跟龍蝦比起來有什麼不同?

以及你適不適合現在就衝下去玩?

首先,Nebula是什麼?

官方把Nebula定位成「AI應用的持久記憶層」

簡單講就是幫你的AI加上一個會記得事情的腦袋

可以存資料、搜尋資料,把舊資料拉回來當上下文用

讓AI不會每次跟你聊天都變成金魚腦,同樣的事情你要講一千次

但實際用起來,Nebula給你的不是一個聊天機器人

而比較像是一整套雲端SaaS平台

幾個關鍵特點:

• 幫你把資料變成「有語意」的知識庫,可以用意思搜尋,不是只看關鍵字
• 幫你管理多個對話、多個角色、多個任務
• 提供API跟SDK給開發者接Python、JavaScript、MCP之類的東西
• 強調SOC2等級的企業資安、加密、傳輸控管

對一般使用者來說,你不用管這些名詞

你只要知道

Nebula就是幫你把「AI記憶+工作流+多角色」整合在雲端

打開瀏覽器登入帳號,就可以開始玩

那為什麼會被拿來跟「龍蝦」放一起講

先把幾個主角拉出來排隊

• Openclaw / Moltbot 也就是大家口中的AI「龍蝦」
• 開源AI AGENT
• 跑在Mac mini這種小主機上,7x24小時幫你看信、管行程、控管一堆數位生活雜事
• 可以接各種App,像WhatsApp、iMessage之類,當你的個人管家
• 它紅到直接把Mac mini賣到缺貨,你就知道多誇張
• 一站式AI生產力平台
• 幫你打造個人AI助理跟AI團隊
• 可以整合各家模型例如OpenAI、Claude、Gemini、Ollama
• 有超多Plugin市集,可以搜尋網頁、分析資料...等等
• 資料可以掌握在自己手上,開源、可客製、可玩到很深

但是就如同皮樂說的,若你還要看教學、靠AI一步一步教你安裝,那你可能還不適合養龍蝦

那Nebula為什麼會跟這兩個放一起比較?

因為從使用者角度看,你會發現關鍵感受很像:

• 都在幫你建立多個AI角色/Agent
• 都可以讓這些Agent自動在背後幫你做事,而不是你每次要自己開聊天視窗打字
• 都可以串接外部服務,比方信箱、訊息系統、知識庫等等

差別是

龍蝦比較偏「自己架起來的私人AI作業系統」

Nebula則是「全部幫你包好在雲端的SaaS服務」

吉米眼中Nebula:

以下用你我都聽得懂的語言來拆

一,免安裝、免主機、真懶人救星:

玩龍蝦你多少都要面對這些字眼

• Docker、VPS、Linux語法
• 自己主機IP網路設定
• API key管理

對一般使用者來說,光看到這幾個字就先滑掉去刷短影片了

Nebula這邊直接跳過全部技術門檻

• 開啟網站
• 註冊帳號
• 驗證登入

然後你就可以開始建角色,建任務

不需要準備一台Mac mini當龍蝦專用伺服器

也不用去租VPS、不用管TLS憑證,什麼都不用

如果你是公司主管、行銷、PM、設計、甚至只是好奇想玩

這一點對體驗影響非常大

二,智慧化初始設定,一開始就有被服務到的感覺

Nebula登入後,會先問幾個問題

• 你是什麼角色?比方公司主管?行銷人員?工程師等等
• 你平常工作都在做哪些事情?
• 平常多接觸到哪些軟體?

像吉米一進去對話,就先叫它把接下來的所有回應,都用繁體中文回應,接下來就是全繁體中文的溝通啦

這種「入門就先了解你」的設計

讓整個服務給人的感覺很不一樣

很多自架工具是,功能很強,但介面冷冰冰,就算是中文的,也是有看沒有懂

還要你自己看一堆文件,才知道怎麼設定第一個Agent

Nebula這種「先問你是誰?再幫你調整」的 onboarding 登機程序,多貼心啊

真的會讓我們這種程式語言新手敢玩、敢多試

三,串接能力,把你生活裡常用的東西都綁在一起

從文件跟實測來看Nebula這邊可以往幾個方向串

• Email:像Gmail,讓Agent幫你看信,整理信,寫回信草稿
• Google語音:或其他TTS,把生成的內容用語音念給你聽
• Notion:當你的持久知識庫,把各種報告、摘要、學習筆記丟進去做管理
• Telegram:或其他訊息平台,用來收通知、下指令或讓Agent回報工作進度

聽起來,這些事情我用n8n、Zapier這種工作流平台,接上AI串上API也做得到

差別是

Nebula把「記憶庫+Agent+串接」包在同一個體驗裡

你不需要自己拿積木一塊塊組

而是進去平台,就是在調教「一群會做事的數位同事」

四,安全與便利性,站在企業角度也說得過去

Nebula文件裡有強調SOC2這種企業級資安認證

配合加密、傳輸控管、因此對公司IT來說,比較好開會過關

當然,這裡跟龍蝦主張的「自己架在本機或私有雲,裡外全自己控」是兩種哲學

• Nebula派:相信專業SaaS,把問題交給專門團隊處理
• 龍蝦本機派:我家資料我自己顧,要安全就自己設防線

沒有誰一定對,看你是哪一派

實際使用情境,吉米幫你具象化

就用我昨天那個玩法來說

我一口氣建立三個人物

• 情報員 每天幫我抓我關心的產業新聞,或特定網站新文章
• 整理員 把抓回來的內容做重點摘要,幫我提煉重點
• 報告員 在每天固定時間,用Email、Telegram或語音,來向你報告今天發生了什麼

只要前面設定好

之後你幾乎可以當作有三個實習生在你數位辦公室裡

每天自動幫你跑例行公事

而你只要在中午或晚上,打開信箱或訊息

看完報告,做決策,或回覆幾句指令調整方向

這種「先花幾個小時設定,之後每天省一點時間」

累積下來的效益

才是Nebula這類工具真正恐怖的地方

錢要怎麼算?

訂閱費 vs 自架成本

現在Nebula還在封測階段,收費模式沒完全公開

可以預期未來會是訂閱制,加上模型API用量費

再加上可能的技能Skill或擴充套件費用

官方文件有提到上千種使用情境跟整合能力

未來搞不好會有Marketplace這種玩法

你如果是用龍蝦走自架派

• 前期要準備硬體或租雲端主機
• 學習成本也要自己吞
• 但之後你可以自己決定用哪個模型,接哪家API,控多少費率
• 也比較不會遇到「整個服務漲價,你被迫吞」的狀況

換句話說

• Nebula是比較像是「企業健身房制」
• 付月費,人來就可以用所有器材,有教練,有課程,有冷氣
• 龍蝦是「自家健身房制」
• 一開始買器材麻煩,花錢,花時間
• 但之後怎麼改裝,全看你心情

沒有哪個一定比較省

只有哪個比較符合你現在的階段

那到底有沒有「捏爆龍蝦」?

吉米用顧問角度幫你拆成兩種人來看

對一般使用者,不想碰主機,也不想學n8n這種工具的人:

• 你要的就是
• 幫你每天收集資料
• 幫你整理精華
• 幫你在固定時間,用你習慣的管道跟你報告
• 全程最好都在瀏覽器裡按一按就好

在這個場景下,老實說

Nebula這種雲端封裝好的體驗

真的會讓你覺得「MD!這不就我心目中的龍蝦懶人版嗎?」

對進階玩家,在意主權,可客製撰寫程式的人:

你可能會在意

• 能不能自己改底層行為?
• 能不能直接操作本機檔案?Mac mini?NAS?
• 能不能玩更硬核的Plugin?自己寫程式塞進去?

這邊龍蝦這條線

還是有明顯優勢,而且是Nebula刻意不碰,或暫時不碰的區塊

最後的最後

Nebula不是把龍蝦捏爆

而是幫一大票原本不敢養龍蝦的人

端出了一份「養好養滿,調味配菜都幫你準備好的套餐」

你要自己買菜開火?還是走進餐廳點套餐?

就看你是怎樣的胃口了

你也想試試嗎?快去試試看吧

網址也非常好記 nebula . gg (自己把空格拿掉)

最後有在玩的人都知道

所使用的模型是個大重點,免費有免費的好

要絕頂聰明就得付出代價用更好的模型

所以就看他們之後怎麼定價吧

在此之前,可以給大家當做養龍蝦之前練手的好地方啦

接下來,還是在比鈔能力

因為我覺得現在Nebula的模型水準Claude 3.7 Sonnet,覺得差不多是大學生再多一點

若你想要它更聰明,有博士的水準,那肯定要拿出更多鈔能力來的呀

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一镜到底,智能清洗 - 基于 AI 的文本化视频编辑工具,通过 AI 语音识别技术,将视频转换为可编辑的文本,让你可以像编辑文档一样编辑视频 - 删除文字即删除对应的视频片段

不过效果咋样不知道,阿喵我还没来的及测试

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好看的博客主题,一下都是源作者@张洪 Heo 授权的开源主题

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CloudFlare ImgBed:24年分享的这个图床还是好用,阿喵我自己部署上,体验也很好,而且现在还在更新,也可以配置PicGo,直接拿telegram频道做存储桶,还可以轻松备份

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🍏 苹果 Studio Display 2 预计上半年发布,将搭载 mini-LED 背光

据彭博社记者 Mark Gurman 报告,苹果计划在 2026 年上半年发布新版 Studio Display。目前现款产品在苹果官网和零售店库存偏低,配送时间延长,通常预示着产品更新。

上月一款型号为 A3350 的未发布苹果显示器出现在中国监管数据库中,疑似 Studio Display 2。虽然数据库未透露详细规格,但确认仍将采用 LCD 面板而非 OLED。传闻新品将配备 mini-LED 背光、ProMotion 120Hz 刷新率、HDR 支持以及 A19 或 A19 Pro 芯片。现款 Studio Display 搭载 27 英寸 5K 屏幕,60Hz 刷新率,最高 600 尼特亮度,美国起售价 1599 美元。

MacRumors

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OpenAI优先发展ChatGPT引发高级研究人员离职潮

OpenAI正将资源重点从长期研究转向ChatGPT等大语言模型的改进,相关调整引发多名高级研究人员近期离职。多名现任及前任员工透露,在来自Google和Anthropic的竞争压力下,OpenAI正在重新分配内部资源。

此前,OpenAI首席执行官Sam Altman在谷歌Gemini 3模型发布后,曾向内部发出“红色警戒”提示。

金融时报

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Meta 前首席 AI 科学家 LeCun 在领英公开表示偏好 Google Gemini

Yann LeCun于LinkedIn评论中以“I use Gemini”公开表态使用Google Gemini。 他是图灵奖得主,曾任Meta首席AI科学家、长期批评自回归大型语言模型,2025年11月离开Meta创立Advanced Machine Intelligence Labs。

PPC

我是(前)Meta 杨立昆,我为 Gemini 代言。


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中国长鑫存储和长江存储扩大内存产能

在全球存储芯片供应趋紧背景下,中国存储芯片厂商长鑫存储和长江存储正加快扩大产能,计划在 2025 年至 2026 年期间显著提升 DRAM 和 NAND 闪存的产量,以满足国内市场需求。

报道称,相关扩产主要集中在成熟制程领域。尽管两家公司在设备和先进工艺方面仍面临出口管制限制,但通过提升产量和调整产品结构,正持续提高本土供应能力。

日经亚洲

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OpenClaw开发者称沉迷“氛围编程”可能会影响生活

火热项目Clawdbot的开发者Peter Steinberger称,他曾因沉迷“vibe coding”而不得不抽身,甚至在与朋友聚餐时仍在手机上持续编写与构建工具,最终为心理健康决定停止。他表示,不断打造更强AI工具可能制造“更高生产力”的幻觉,却未必带来真实进展,缺少想法与审美只会堆出无效流程。

Business Insider

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