<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Qwen on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/qwen/</link><description>Recent content in Qwen on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 07 May 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/qwen/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>阿里云全栈实战（十）：DashScope 与大模型层</title><link>https://www.chenk.top/zh/aliyun-fullstack/10-bailian-llm/</link><pubDate>Thu, 07 May 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/aliyun-fullstack/10-bailian-llm/</guid><description>&lt;p>早年在国内开发生产级 LLM 应用时，可选方案极少且成本高昂：国际大厂要么未在中国内地部署服务端点（endpoint），要么计费需绑定境外信用卡；若调用其美国 API，首 token 延迟普遍超过 800ms。后来 Qwen 接入 DashScope 并提供 OpenAI 兼容接口，国内开发 AI 产品的体验因此与海外接轨——SDK 一样，请求结构一样，流式协议也一样，只需改个 &lt;code>base_url&lt;/code>，再从百炼控制台拿个 Key 就行。该方案已在生产环境稳定运行一年以上。本文系统梳理了我初上手时最急需的实战经验。&lt;/p></description></item><item><title>阿里云百炼（二）：Qwen API 生产接入</title><link>https://www.chenk.top/zh/aliyun-bailian/02-qwen-llm-api/</link><pubDate>Thu, 26 Feb 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/aliyun-bailian/02-qwen-llm-api/</guid><description>&lt;p>这个系列的干货集中在本篇。尽管其他模型有趣，我在生产环境中几乎只用 Qwen——尽管官方文档详尽但庞杂，本文将为你提炼出一条最短、最省、最稳的落地路径。&lt;/p></description></item></channel></rss>