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北京电影学院研究生团队作品《O2 HUNTER》入围第83届威尼斯电影节VPB单元，该片由HappyHorse CPP成员创作，全程使用AI构建全新电影宇宙。视频中团队分享了创作灵感、AI电影制作实践及从校园走向国际舞台的经历。

阿里云转发 LMArena 对 Qwen3.8-27B 的技术评测内容。@arena 提到 Qwen3.8-Max-0902 前一天进入 Arena，本月早些时候还出现了更小的开源模型 Qwen3.8-27B；@petergostev 上周在旧金山分享了对该模型的技术评估，完整评测视频由 @arena 发布。

阿里云解决方案架构师 Joey Huang 在视频中介绍 Qwen3.8-Max 为其团队带来的变化：团队不再人工分派工单，早晨醒来可看到自动生成的摘要，说明哪些已上线、哪些在评审、哪些需要本人处理。他表示因此能把时间重新投入产品、客户和架构，并附上了 Qwen Cloud 与 Model Studio 的试用及 API 入口链接。

阿里云发布对内部解决方案架构师 Joey Huang 的访谈视频，他介绍团队使用 Qwen3.8-Max 后不再逐一分派工单，可留下积压任务，次日早上自动收到已完成、待评审和需人工查看内容的汇总。他表示因此能把时间投入产品、客户和架构。文中附有 Qwen Cloud 和 Model Studio 的试用及 API 入口链接。

阿里云转发商业导演 Nick Tasker（@SLAIstudio）的讲解视频，他拆解了自己用 Wan3.0 制作的 30 秒广告，涵盖创意来源、工作流、Wan 3 在 AI 广告中的优势以及给创作者的技巧，并强调提示词遵循（prompt adherence）对导演最为重要。视频提供了 Model Studio 和 Qwen Cloud 的 API 入口。

像专家一样使用 Wan3.0 -- 来自 @Picsart 视频产品负责人。 Narek Hayrapetyan 分享了他的团队实际使用的提示词手册：结构化提示词、分层音频、充分利用 Omni-Reference。还有他对该模型在真实工作流中定位的坦诚看法。 完整对话 ↓

阿里云 Wan3.0 在 Video Edit Arena 中登顶，以 1414 ps 领先 dreamina-seedance-2.5 4 分、MiniMax-H3 22 分。这是 Wan 系列首次进入该竞技场，目前共有 8 家实验室的 10 个模型参与。Wan3.0 已通过 Model Studio 和 Qwen Cloud 开放 API 访问。

阿里云 Qwen 回应企业 AI 建设难题：答案并非二选一，而是"采购平台快速启动 + 自建专属模型"并行。Qwen 作为开源权重模型家族，提供统一控制平面，支持企业自行运行、微调和部署，兼顾灵活性与可控性。

阿里云 Wan 3.0 在 KoyalAI 的 Film Arena 评测中，基于 2 万多次盲选投票，拿下动画视频四个类别第一：多角色、高动态、世界构建和物体处理。其中多角色类别胜率 66%，为该类别历史最高。真实感提示词下排名第 2-4 位，落后于 Gemini Omni Flash 和 PixVerse C1。

GPT-6 Astra上线后，大量用户用它自主操控Blender、Houdini、Unity、Aseprite等专业软件，做出游戏Demo、3D复刻旧金山艺术宫等作品，其中旧金山艺术宫案例里Astra自己搜索几百张参考图、翻到美国国会图书馆的老扫描文件找柱子尺寸，多数工作在夜间自主完成。