Dify BlogDify 团队欧洲之旅：5 国 4 个故事与 2026 年展望
Dify 团队 2025 年底走访欧洲，在伦敦、柏林、奥斯陆、里斯本和巴黎与合作伙伴交流，观察到 Dify 在德国历史城镇本地服务器部署、独立开发者个人电脑上构建新工具以及全球企业复杂基础设施中规模化应用的不同场景。
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Qoder Blog2020Qoder 已在五天内吸引超过 10 万开发者
Qoder已在五天内吸引超过10万开发者，提供代码外创作功能，支持移动端、IDE插件、CLI等多种使用方式，并包含Agent SDK和云端Agent等企业级服务。
Liquid AI BlogLiquid AI 与 Shopify 合作，将亚 20ms 的 Liquid 基础模型引入核心商业体验
Liquid AI 与 Shopify 达成数百万美元的多年协议，Shopify 将获授权使用 Liquid AI 的旗舰 Liquid 基础模型（LFMs）进行搜索及其他用例。
Prime Intellect Blog7575Prime Intellect 扩大开源环境项目规模，成为全球开放评估和强化学习环境中心
Prime Intellect 将开源环境项目扩展为全球开放评估和强化学习环境中心，承诺投入数十万美元作为奖金，并寻求合作伙伴加速开放超级智能发展。过去两个月通过悬赏和强化学习驻留项目已征集400多个前沿强化学习环境和评估，新大规模悬赏计划将扩展至数千个开源环境，分为开放访问和应用仅任务两类，奖金范围100至5000美元不等。
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Dify 推出开源视觉智能体工作流平台，强调协作式 AI 系统构建
Dify 发布开源视觉智能体工作流平台，通过可视化流程编排将模型、API 和智能体协同工作，实现无需编码即可构建复杂 AI 系统。平台支持从简单逻辑到复杂工作流的渐进式使用，包含可拖拽的流程画布、变量绑定、迭代循环等节点，并可通过插件市场扩展能力。Dify 强调人机协作，旨在降低 AI 应用开发门槛，让产品经理、专家和开发者能在同一界面协同工作。
Cognition Blog介绍 SWE-grep 和 SWE-grep-mini：用于多轮快速上下文检索的强化学习模型
SWE-grep 和 SWE-grep-mini 是专为快速并行上下文检索训练的智能模型，其检索能力与前沿编码模型相当，但耗时仅为其十分之一。它们现已在 Windsurf 的新 Fast Context 子代理中提供。
- Dify Blog6565
LangGenius 将在 IF Con Tokyo 2025 推出 Dify 协会并举办会议
LangGenius 将于 2025 年 10 月 24 日在东京举办 IF Con Tokyo 2025 会议，推出 Dify 协会，展示 AI 从 PoC 到规模化应用，提供讨论、问答和交流环节。会议免费但名额有限。
- Prime Intellect Blog
Environments Hub：一个社区驱动的 RL 环境 Open AGI 中心
Environments Hub 发布，一个开放的社区平台用于扩展 RL 至 Open AGI；支持开发、共享和重用 RL 环境，降低构建、共享和复用环境的摩擦，促进开源 AGI 进步；已开放给所有人使用，提供 RL、Reinforcement Fine-tuning (RFT)、计算和推理基础设施。
- Liquid AI Blog7575
Liquid AI 的 LFM-1.3B-Math 模型如何实现数学推理能力
Liquid AI 发布 LFM-1.3B-Math 模型，通过在 1.3B 参数规模的 Liquid Foundation Model 基础上结合 4.5M 条指令数据的监督微调和强化学习，实现数学推理能力。
- Dify Blog6565
Dify 获得 10 万 GitHub 星标，感谢开源社区支持
Dify 超过 10 万 GitHub 星标，跻身全球百大开源项目。该平台两年前开源，旨在让开发者更易构建 LLM 应用，得益于社区贡献持续发展。项目特别感谢 10 位核心贡献者，他们通过代码提交、功能开发、文档改进等推动平台进步。
- Prime Intellect Blog
INTELLECT-2 发布：首个通过全球分布式强化学习训练的 32B 参数模型
INTELLECT-2 是首个通过全球分布式强化学习训练的 32B 参数模型，采用完全异步 RL 跨动态异构计算贡献者群组训练推理语言模型。开源了训练框架 PRIME-RL 及 TOPLOC、SHARDCAST 等组件，并改进 GRPO 训练配方与数据过滤技术，在数学和编码任务上提升 QwQ-32B 性能。
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Dify 应用通过 mcp-server 插件转变为 MCP 服务器
Dify 的 mcp-server 插件可将任何 Dify 应用转变为符合 MCP 协议的服务器端点，供外部 MCP 客户端直接访问。该插件通过 HTTP 和 SSE 协议处理客户端请求，支持将 Dify 应用作为单一 MCP 工具供 Cursor、Claude Desktop 等调用，并允许在私有网络环境下运行以增强安全性。
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Dify v0.3.13 发布：轻松集成 Llama2 和 ChatGLM 等开源大模型
Dify v0.3.13 发布，集成 Llama2、ChatGLM 等开源大模型，支持 Hugging Face 和 Replicate 平台模型，用户可通过 API 密钥轻松访问并快速构建 AI 应用。平台支持模型间快速切换，通过点击模型选择器对比性能，降低模型选择和调优门槛。
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为什么我们创建了 Dify
Dify 致力于让 AI 技术更易用，其创建是为了解决开发者在使用 OpenAI 的大型语言模型构建 AI 应用时面临的复杂挑战，如数据准备和模型微调的难度；该平台通过可视化界面、统一 API 和开源策略简化 LLM 应用开发与运维，并持续集成前沿技术如智能体模式和 ChatGPT 插件。