惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 【当耐特】
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
S
Secure Thoughts
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
H
Heimdal Security Blog
C
Check Point Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
美团技术团队
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
S
SegmentFault 最新的问题
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
WordPress大学
WordPress大学
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
H
Hacker News: Front Page
Webroot Blog
Webroot Blog
T
Troy Hunt's Blog
Scott Helme
Scott Helme
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
F
Fortinet All Blogs
雷峰网
雷峰网
O
OpenAI News
S
Security Archives - TechRepublic
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
罗磊的独立博客
F
Full Disclosure
S
Security Affairs
Latest news
Latest news
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - 聂微东
T
The Blog of Author Tim Ferriss
GbyAI
GbyAI
爱范儿
爱范儿
Recorded Future
Recorded Future
Cyberwarzone
Cyberwarzone
V
Vulnerabilities – Threatpost
N
Netflix TechBlog - Medium
小众软件
小众软件
G
Google Developers Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Vercel News
Vercel News
Martin Fowler
Martin Fowler

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
«ChatGPT с AliExpress» или лучшая нейросеть с открытым кодом: разбираемся в Qwen 3.7
DonnaG · 2026-06-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

4 мин

2

Роли между популярными нейросетями более-менее распределены.

ChatGPT остается главным универсальным помощником для большинства пользователей. Claude считается одним из лучших инструментов для программирования. Grok постепенно превращается в встроенного собеседника для аудитории X. А DeepSeek завоевал популярность как мощная и при этом относительно недорогая альтернатива американским моделям.

Кому нужна еще одна китайская нейросеть — Qwen?

Разбираемся, что это такое, чем она отличается от DeepSeek и может ли занять свое место на переполненном рынке нейросетей.

Что такое Qwen 3.7

Qwen — это семейство больших языковых моделей, которое развивает подразделение Alibaba Cloud.

Если OpenAI существует практически исключительно ради разработки ИИ, а Anthropic строит бизнес вокруг Claude, то для Alibaba нейросети — лишь одно из направлений огромной технологической экосистемы, куда входят облачные сервисы, электронная коммерция и корпоративные решения.

Именно поэтому Qwen развивается внутри Alibaba Cloud и тесно интегрируется с инфраструктурными продуктами компании.

Главная особенность проекта — большое количество открытых моделей. Многие версии Qwen можно скачать, запускать локально и использовать на собственных серверах.

Для бизнеса это важное преимущество. Компании получают возможность использовать нейросеть без зависимости от внешнего поставщика и полностью контролировать свою инфраструктуру.

Благодаря этому Qwen сегодня считается одним из самых сильных открытых ИИ-проектов в мире.

Что нового появилось в Qwen 3.7

Если коротко, Alibaba улучшила практически все основные направления.

Судя по первым обзорам и опубликованным результатам тестов, новые модели заметно прибавили в программировании, логических рассуждениях и агентных сценариях. Особенно активно Alibaba продвигает Qwen3.7-Max — флагманскую модель с контекстным окном до миллиона токенов и акцентом на сложные многошаговые задачи. По данным компании, модель показывает сильные результаты в SWE-bench, Terminal-Bench и других тестах, связанных с программированием и агентными системами.

В обзорах чаще всего хвалят именно программирование. Многие пользователи отмечают, что новое поколение стало заметно сильнее предыдущих версий Qwen и сократило отставание от Claude в задачах разработки.

Но самое интересное обновление связано не с кодом. Вместе с новыми моделями Alibaba представила Qwen3.7-Plus — мультимодальную систему, которая умеет работать с интерфейсами компьютера.

По данным компании, модель набрала 79 баллов в тесте ScreenSpot Pro — одном из главных бенчмарков для оценки способности ИИ ориентироваться в интерфейсах. Для сравнения, результаты выше 75 сегодня считаются уровнем лучших агентных систем рынка.

Если перевести это с языка тестов на человеческий, получается довольно простая вещь: нейросеть уже умеет не только читать текст на экране, но и понимать, где находятся нужные кнопки, поля ввода и элементы управления — и взаимодействует с ними.

Фактически модель начинает видеть компьютер так же, как его видит пользователь.

Самая необычная функция — агент в браузере

Главный пример Alibaba показывает прямо на официальном сайте.

Представьте, что вы просите нейросеть найти и оформить самый дешевый облачный сервер.

Обычный чат-бот объяснит последовательность действий, а Qwen попытается выполнить задачу самостоятельно.

Модель открывает браузер, переходит между страницами панели управления, сравнивает доступные конфигурации, выбирает подходящий вариант, настраивает параметры сервера, заполняет необходимые поля и проверяет итоговую стоимость. Если цена изменилась или нужная конфигурация закончилась, агент пересчитывает варианты и ищет новую.

Самое интересное здесь то, что для пользователя это выглядит почти как работа реального человека за компьютером.

Агент видит экран, перемещает курсор, нажимает кнопки, вводит текст в поля, переключается между страницами и принимает решения на основе того, что происходит на экране.

Возникает закономерный вопрос: а что если нейросеть решит сделать что-то лишнее?

На практике подобные системы обычно работают внутри набора ограничений. Пользователь сам определяет, к каким сайтам и приложениям агент получает доступ. Кроме того, критически важные действия — например, оформление заказа или списание денег — обычно требуют отдельного подтверждения со стороны человека.

То есть речь идет не о полном захвате браузера, а скорее о продвинутом автопилоте, который выполняет рутинные действия под наблюдением пользователя.

Тот же подход можно применять для десятков других задач:

  • заполнение форм

  • поиск билетов

  • оформление заказов

  • работа с веб-сервисами

  • сбор информации из нескольких источников

Именно такие сценарии сегодня объединяют термином Computer Use.

Что пишут обзорщики

Первые отзывы о Qwen 3.7 получились довольно позитивными, хотя без критики не обошлось.

Build Fast With AI похвалил модель за высокий результат в ScreenSpot Pro и назвал ее одним из самых интересных решений для автоматизации работы за компьютером. При этом автор отдельно отмечает, что вокруг модели пока нет такой развитой инфраструктуры, как у продуктов OpenAI или Anthropic, поэтому часть инструментов придется собирать самостоятельно.

На Reddit пользователи в целом положительно оценивают новое поколение Qwen, особенно в программировании и агентных сценариях. Однако многие сомневаются, что модель уже способна конкурировать с лучшими версиями Claude в реальных проектах, несмотря на впечатляющие результаты бенчмарков.

Есть и более практическая критика. Некоторые разработчики сообщают, что Qwen 3.7 иногда пропускает детали в коде и требует дополнительных проверок результатов. Впрочем, большинство отзывов сходится в том, что модель заметно сильнее предыдущих поколений Qwen.

Нужен ли Qwen лично вам?

Для большинства пользователей прямо сейчас ответ будет довольно простым: скорее всего, нет.

Если вас устраивает ChatGPT, переходить на Qwen особого смысла нет. Если вы активно работаете с кодом через Claude, новая модель тоже вряд ли станет поводом срочно менять привычные инструменты.

Но ситуация меняется, если вас интересуют открытые модели. Сегодня именно Qwen и DeepSeek считаются двумя наиболее серьезными китайскими ИИ-проектами мирового уровня.

Разница лишь в том, что DeepSeek делает ставку на сильные рассуждающие модели, а Alibaba пытается построить экосистему вокруг ИИ-агентов.

И если будущее действительно окажется за системами, которые способны самостоятельно пользоваться компьютером, то Qwen вполне может стать одним из самых интересных проектов ближайших лет.

Спасибо всем, кто дочитал! У меня к вам два вопроса:

1. Пользовались ли вы Qwen (или любой другой АА-нейросетью, а не ChatGPT, Grok, Claude или DeepSeek)?
2. Доверяли ли вы агенту работу браузера или компьютера?