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通义千问 Qwen

阿里通义千问 Qwen 系列的开源发布与迭代：从旗舰模型到端侧小模型的全谱系动态。

106条精选相关主题DeepSeekKimi / 月之暗面开源生态

最新精选

第 1–20 条 · 共 106 条
9月23日周三
  1. Qwen67

    Qwen 发布 Qwen-Audio-3.1，ASR、TTS 与 Realtime 全面升级，并新增音频创作模型 TTS-Next 和音频理解模型 ASR-Next，共五个模型覆盖理解、生成、交互与创作。全线降价，TTS 约 70% off、Realtime 约 85% off、ASR 最高 95% off；Realtime 可边说边听、随时打断，检测到低落情绪时会放慢语速并共情回应。

    推荐理由：官方一次性给出五个音频模型的能力细节和三档降价幅度，读者可对照自身场景评估替换成本。

  2. Qwen65

    通义千问宣布 Qwen-Image-2.1 在 Arena 的 Image Edit Arena 和 Text-to-Image Arena 均为开源模型第一。引用内容显示其 Image Edit Arena 得分 1367，总榜第 16，距第 15 名 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅 3 分，官方邀请用户体验该模型。

    引用Arena.ai@arena

    由 @Alibaba_Qwen 推出的 Qwen-Image-2.1 刚刚登顶图像编辑竞技场和文生图竞技场的开源模型第一名！ Qwen-Image-2.1 在图像编辑竞技场中以 1367 分拿下了开源模型中的第一名。它在总榜上位列第 16，距离排名第 15 的 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅差 3 分。 请看下方文生图竞技场的排行榜。 祝贺 @Alibaba_Qwen 团队为开源生态做出的这一贡献！

    推荐理由：原文给出 Arena 两个榜单的开源第一排名和具体分数，读者可以据此比较开源图像模型的当前水平。

9月20日周日
  1. Qwen：Blog Retrieval（API）72

    Qwen 开源 Qwen-Image-2.1：7B 统一生成与编辑并原生支持透明图像

    Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到一个模型中，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持生成和编辑透明图像。模型支持最多 10 张参考图、圆形/涂鸦/独立蒙版指定局部编辑，通过混合粒度注意力架构和 KV cache 复用提升推理效率，同时改进文字渲染、人像光照与人物产品保真度，并覆盖全景图、信息图和分镜等任务。

    推荐理由：官方详解了 7B 统一图像模型的透明图像生成、10 图参考编辑与推理优化，读者可据此评估在设计等场景的可用性。

9月18日周五
  1. Qwen：Blog Retrieval（API）69

    Qwen 发布 Qwen3.8-LiveTranslate 实时同传模型，LAAL 降至 2.3 秒

    Qwen 发布 Qwen3.8-LiveTranslate，采用 Interleave 架构与 Hybrid-MoE Thinker–Talker 设计重构实时同声传译，平均滞后（LAAL）从上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒。

    推荐理由：官方给出了架构设计、LAAL 从 2.8 秒到 2.3 秒的数字和多语言评测结果，读者可以据此评估其实时翻译能力的实际变化。

  2. Qwen：Blog Retrieval（API）78

    Qwen 发布原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，主打音视频智能体任务交付

    Qwen 发布下一代原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图像、音频和视频输入及 1M token 上下文窗口，29 项评测平均分较 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超过 25%，音频输入每小时价格下降超过 98%，音视频输入每小时价格下降超过 93%。

    推荐理由：官方发布同时开放 API 和开源插件与运行时，读者可以据此评估音视频智能体在剪辑、会议、实时交互等工作流中的落地方式。

9月2日周三
  1. Unsloth AI66

    Unsloth 通过 MTP（Multi-Token Prediction）让 Qwen3.8-Flash-Next 本地推理提速约 1.3 至 1.7 倍且精度不变，GGUF 在单张 RTX PRO 6000 上可达 170 tokens/s（基线 100 tokens/s）。

    引用Unsloth AI@UnslothAI

    Qwen3.8-Flash 现在可以在本地运行了！🔥 这个 125B 的 MoE 模型表现超过了 Claude-Opus-4.6（Max）。 通过 Unsloth GGUF 在 75GB 内存上运行。 Qwen3.8-Flash-Next 让 CPU 内存 / 统一内存配置也能达到接近 VRAM 的速度。 指南：https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8-next GGUF：https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

    推荐理由：原文给出了 MTP 加速的具体倍数、显存门槛和各量化档位内存需求，读者可以据此判断自己的设备能否跑通。

  2. Qwen69

    通义千问发布 Qwen3.8-Max-0902，在 Code Arena: WebDev 以 1,691 分首次亮相即排名总榜第一，并以混合价 $5/MToken 成为 Pareto 前沿上得分最高的模型，现已可在 QwenCloud 试用。

    引用Arena.ai@arena

    Qwen3.8-Max-0902 由 @Alibaba_Qwen 发布，刚刚在 Code Arena: WebDev 中首次亮相便夺得综合第一，得分 1,691 分，并以每百万 Token 5 美元的混合价格成为帕累托前沿上得分最高的模型！ 在更新后的前沿上，Qwen3.8-Max-0902 位于 HY4 Preview（1,629 分，每百万 Token 2.08 美元）和 Qwen3.8-Flash-Next（1,620 分，每百万 Token 0.39 美元）之上。 随着此次发布，综合排行榜顶部的三个模型尽管仍位居综合第 2 至第 4 名，却已移出帕累托前沿： - Claude Opus 5 (Max)：第 2 名，1,688 分，每百万 Token 20 美元 - Kimi K3 (Max)：第 3 名，1,674 分，每百万 Token 12 美元 - Qwen3.8 (Max)：第 4 名，1,669 分，每百万 Token 5 美元 祝贺 @Alibaba_Qwen 团队发布！

    推荐理由：官方发布自家新模型并给出 Arena 排名与价格数据，读者可据此比较其在编码场景的性价比位置。

8月29日周六
  1. Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）75

    在本地运行 Qwen3.8 27B：来自我的 Mac Studio 的实际数据

    Qwen3.8 27B（27.3B 参数，混合注意力架构，262,144 token 上下文窗口，Apache 2.0 开源）在 Mac Studio M3 Ultra 上经 Ollama 以 Q4_K_M 量化（17GB）生成速度约 14 tokens/s。

    推荐理由：Mac Studio 实测显示，Qwen3.8 生成速度约为前代一半，但答案 token 减少约三分之二，墙钟时间接近，而 1-bit 量化保住事实记忆却丧失决策能力，为量化档位选择提供依据。

8月26日周三
  1. Unsloth AI81

    Unsloth 推出 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 量化版本，称该 125B MoE 多模态模型性能超过 Claude-Opus-4.6 (Max)，可在 75GB RAM 上本地运行，无需 GPU VRAM。

    引用Qwen@Alibaba_Qwen

    ⚡️认识一下 Qwen3.8-Flash，一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，现已开放权重！ 生产版本的 Qwen3.8-Flash 即将通过 QwenCloud API 提供，价格仅为每 100 万输入 token 0.16 美元，每 100 万输出 token 0.47 美元。 125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，每个 token 仅激活 6B 参数。性价比无与伦比。 新特性：🥳 - 下一代架构：GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram 嵌入和 Muon 优化器，作为 Qwen4 所用架构的前身。 - 训练和推理成本大幅降低：训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，同时在各方面表现均优于后者，在编程和办公任务上尤其突出。 - 性能强劲：在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 CoWorkBench 上得分 73.9，在 AndroidWorld 上得分 84.5，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。 - 原生 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M。 我们还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的权重，让社区提前一睹我们为 Qwen4 探索的新架构。🚀 我们迫不及待想看看你用 Qwen3.8-Flash 构建出什么！👀👇 - 博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next - 技术报告：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf - Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next - ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921XAP2dV&file=Qwen3.8-Flash-Next

    推荐理由：原文给出了本地运行所需的内存档位与量化精度权衡，读者可据此判断自己的设备能否跑动这个 MoE 模型。

  2. Qwen84

    通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。

    引用Qwen@Alibaba_Qwen

    ⚡️认识一下 Qwen3.8-Flash，一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，现已开放权重！ 生产版本的 Qwen3.8-Flash 即将通过 QwenCloud API 提供，价格仅为每 100 万输入 token 0.16 美元，每 100 万输出 token 0.47 美元。 125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，每个 token 仅激活 6B 参数。性价比无与伦比。 新特性：🥳 - 下一代架构：GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram 嵌入和 Muon 优化器，作为 Qwen4 所用架构的前身。 - 训练和推理成本大幅降低：训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，同时在各方面表现均优于后者，在编程和办公任务上尤其突出。 - 性能强劲：在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 CoWorkBench 上得分 73.9，在 AndroidWorld 上得分 84.5，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。 - 原生 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M。 我们还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的权重，让社区提前一睹我们为 Qwen4 探索的新架构。🚀 我们迫不及待想看看你用 Qwen3.8-Flash 构建出什么！👀👇 - 博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next - 技术报告：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf - Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next - ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921XAP2dV&file=Qwen3.8-Flash-Next

    推荐理由：训练成本降到前代的九分之一，同时编码和办公任务基准分数更高，对成本敏感的 API 调用场景提供了一个新的权衡参考点。

  3. Qwen：Blog Retrieval（API）83

    Qwen3.8-Flash-Next 开源：Qwen4 架构早期预览

    通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next，一款多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级，总参数 125B，每 token 激活 6B，训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，编码与办公任务能力更强。

    推荐理由：这次提前开放 Qwen4 架构权重，关键在于 QSA 稀疏注意力与 N-gram 查表参数同时降低长上下文成本、扩大容量，为评估下一代模型提供早期样本。

8月20日周四
  1. IT之家（RSS）72

    阿里发布 Qwen-UI-Agent，主打让模型真正“会用”每一块屏幕

    阿里巴巴正式推出 Qwen-UI-Agent，一个以真实世界为中心的 GUI 智能体基座模型，覆盖移动端、电脑端、网页端及深度搜索（DeepSearch）环境。

    推荐理由：它把 GUI 智能体评测从模拟分数推向真实手机操作，自建 MobileWorld-Real 基准和百台真机环境，使落地型团队能按真机成功率而非仅看模拟榜单做选型。

8月18日周二
  1. Tomer Tunguz 博客（VC 分析）65

    本地小模型也能媲美云端前沿模型：Qwen3.8-27B 的另类飞行路径

    本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

    推荐理由：作者用同一套 VC 任务实测云端与本地模型，给出质量、速度与思考 token 的具体数据，展示小模型靠推理补知识差距的路径。

8月17日周一
8月14日周五
  1. Qwen71

    通义千问兑现承诺，开源 Qwen3.8 系列模型。其中 Qwen3.8-27B 为原生多模态稠密模型，仅 27B 参数即全面超越 Qwen3.7-Plus，原生支持 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M tokens，采用 Apache 2.0 许可。Max 级 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开放权重也已同步发布。

    推荐理由：官方称 27B 稠密多模态模型整体表现超过 Qwen3.7-Plus，262K 原生上下文可扩至 1M，Apache 2.0 协议下本地部署轻量应用多了一个更高效的选择。

  2. Unsloth AI76

    Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic GGUF 量化版本，4-bit 量化可在 17-19GB 内存设备上本地运行，并同时上传 NVFP4 量化。

    引用Qwen@Alibaba_Qwen

    我们承诺过开源 Qwen3.8 的模型权重。现在，是时候见面了！🎉 ⚡ Qwen3.8-27B： - 一款原生多模态稠密模型。仅凭 27B 参数，综合表现超越 Qwen3.7-Plus，在真实世界的编码与办公工作流中尤为亮眼。 - 原生支持 262K 上下文，可通过 YaRN 轻松扩展至 1M tokens。 - 为开发者而生。高效、高质量，并采用 Apache 2.0 许可证。 🚀 Qwen3.8-2.4T-A95B（Max 级别）的开放权重也已于近日发布。 无论你是想用 Qwen3.8-27B 在本地部署轻量级应用，还是用 Qwen3.8-2.4T-A95B 构建智能体，它们现在都属于你了！ 下载、部署，去构建我们尚未想象到的东西吧。👀👇 - Hugging Face： https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen38 - ModelScope： https://www.modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen38

    推荐理由：原文给出了本地运行的具体内存门槛、量化版本和硬件对照表，读者可以据此判断能否在自己的设备上跑通这个 27B 模型。

8月13日周四
  1. SiliconFlow67

    阿里开源 Qwen3.8-2.4T-A95B，硅基流动已提供 Day-0 支持。该模型拥有 2.4T 参数、95B 激活参数，主打自主编码、深度研究与端到端智能体执行。API 定价为输入 $2.00/百万 token，输出 $6.00/百万 token，缓存输入 $0.25/百万 token。

    推荐理由：缓存输入每百万 token 0.25 美元，让需要反复读取长上下文的 agent 工作流更接近可长期运行，而非只看单次生成价格。

8月12日周三
  1. vLLM 官方博客（RSS）72

    vLLM 提供 Qwen3.8-2.4T-A95B Day-0 支持

    vLLM 宣布对 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持，该模型是基于 Qwen 3.5 架构的 2.4 万亿参数稀疏 MoE 模型，含 512 个专家，92 层混合骨干中每 4 层使用一次 full attention，其余 69 层为线性注意力。

    推荐理由：原文给出架构细节、量化方案和硬件要求，读者可以据此评估部署这个 2.4T 参数开源权重模型的成本与配置。

8月10日周一
  1. Qwen71

    👀 看见只是开始。 借助 Qwen-MM-Plugins，让你的智能体原生支持多模态——读取图片、视频和文档，编辑视频，处理 3D/CAD，以及更多。 从多模态模型 → 多模态智能体。🚀 观看实际效果：https://github.com/QwenLM/Qwen-MM-Plugins

    推荐理由：让智能体直接获得视觉、文档和 3D 感知能力，把原本需要单独集成的工作流变成一组可调用的插件，原型开发速度可能因此加快。