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。
Qwen-RobotManip 是通义千问基于 Qwen-VL 的视觉-语言-动作（VLA）基础模型，引入覆盖表示、运动和行为三维度的统一对齐框架。仅使用开源机器人数据集和人演示视频，构建约 38,100 小时预训练语料，涵盖 15 种机器人形态。在 LIBERO-Plus 达 91.4%，RoboTwin-C2R Hard 达 69.4%，RoboCasa365 Composite-Unseen 达 14.9%，EBench 达 45.6%，RoboTwin-IF 达 72.0%，并在 RoboChallenge Table30 v1 generalist track 夺冠。模型采用 80 维状态-动作表示、人-机器人数据合成管道（1,933 小时第一人称视频转 24,808 小时数据）及上下文策略适配。
推荐理由：Qwen 这次发布的机器人模型，用统一对齐框架把跨实体数据规模化训练跑通了，OOD 泛化大幅领先，做具身智能的值得认真看一下。
Qwen-RobotWorld以语言为统一动作接口，采用双流Multimodal Diffusion Transformer（MMDiT）架构，将Qwen2.5-VL作为动作编码器。在4个基准测试中取得顶尖成绩，统一20余种机器人形态，基于860万跨场景训练对和1300多项操作技能。语言接口标准化500多种动作类别，支持操作、自动驾驶、室内导航的联合训练。还支持Scene2Robot人类到机器人转移及2–4路多视角几何一致视频生成。
推荐理由：具身智能的世界模型长期受限于单一形态，Qwen-RobotWorld用语言统一动作接口，把操作、驾驶、导航合训，多视角几何一致性和人类演示迁移是过去一年最扎实的落地信号，做机器人的别错过。
Qwen 发布三款基础模型——Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip 和 Qwen-RobotWorld。Nav 通过可控观测协议统一指令跟随、点/物体目标导航、目标追踪和自动驾驶五类任务，在 VLN-CE RxR 上达 76.5% SR，HM3Dv2 物体目标导航（仅 RGB）75.6% SR，EVT-Bench 追踪率 90.0%，NAVSIM 91.4 PDMS。Manip 利用规范状态-动作空间对超 38,100 小时异构开源机器人数据进行跨本体训练。World 通过自然语言动作接口协同训练 20 余种本体，预测操控、驾驶和导航的物理未来。三者共同将通用智能转化为物理行动。
推荐理由：Qwen把导航、操作和世界模型打包成机器人基础套件，用统一语言接口串起来，这是具身智能从单点突破走向系统化的信号，虽然离真实世界还有距离，但方向很清晰。
里约热内卢市政府开发的 AI 模型 Rio3.5，在近期基准测试中超越了 Qwen3.7。该消息源自 Hacker News 上的一篇帖子，指出 Rio3.5 在多项评测中表现优于 Qwen3.7。目前尚未公开具体的测试细节或基准名称。
推荐理由：一个市政府 IT 部门训练的模型在基准测试中击败了 Qwen3.7，这让人重新审视谁在参与前沿模型竞争。如果结果可复现，可能是今年最意外的黑马。
MNN 推理引擎深度适配 Arm SME2 指令集，使 Qwen3-VL-4B-Instruct 在支持 SME2 的 vivo X300 上实现实时多模态推理。Prefill 阶段性能提升 81%，Decode 阶段提升 13%。MNN 采用编译时内建 + 运行时自动检测设计，默认开启 SME2 加速。该模型为 4B 参数视觉语言模型，支持图文理解和对话，通过 MNN 官方已转换量化的模型可直接下载部署，开发者可通过编译开关一键开启硬件加速。
推荐理由：这是一份硬核的端侧部署指南，实测数据让 Qwen3-VL 在 SME2 手机上 Prefill 提速超过 80%，做移动端 AI 的团队可以直接抄作业。
通义实验室利用 Arm SME2 指令集与 MNN 推理引擎，在支持 SME2 的旗舰手机上实现 Qwen3-VL-4B-Instruct 的实时推理。实测开启 SME2 后 Prefill 阶段提速 81%，Decode 阶段提升 13%。MNN 的 SME2 支持采用编译时内建与运行时自动检测设计，开发者无需手动配置。
推荐理由：将 SME2 加速拆解为从引擎编译到 APP 构建的完整流程，并给出 prefill 阶段 81% 提升的实测参考，为端侧多模态部署提供了可量化的工程路径。
千问上线首个足球预测AI助手，基于海量大数据（含历史比赛、球员数据、伤病、美加墨地貌及天气等）。以6月22日挪威对塞内加尔为例，预测“1:1平局”，理由为气候差异。活动：参与全部104场竞猜，预测超80场且准确率超千问可抽万元大奖（100个名额）；预测超32场可抽千问AI眼镜G1（1000副），该眼镜支持赛后分析、拍屏识球员及赛事结果订阅。累积积分将向乡村学校捐建足球场，目标至少50所。
推荐理由：千问把AI预测和世界杯热点捆绑，玩法不算新鲜，但捐球场的设计让这件事多了点人情味。如果你对预测模型感兴趣，可以看看它怎么处理天气和地貌数据，虽然实际准确率还得踢了才知道。
千问发布国内首个全周期高考志愿填报Agent，由数百位资深高报师参与训练。该智能体提供AI志愿报告，为考生量身定制深度全面的填报方案；AI志愿日历帮助制定专属填报计划；高考专业知识库整合夸克高考8年积累，并引入志愿专家顾问，数据权威可信赖，全程陪伴考生完成志愿填报。
推荐理由：高考志愿填报不算新场景，但千问整合了夸克8年数据和数百位高报师，对考生家长算是比较靠谱的实用助手，可以试试。
在无设计稿和后端代码的条件下，Qwen3.7-Max 仅凭一份约 15 万字的产品调研文档，于隔离环境中全自动完成移动端与 Web 端两套真实应用从 0 到 1 交付，单端耗时约 4 小时，中途无人工接管。模型不具备图像理解能力，通过像素坐标反推布局约束实现界面还原。实验采用“分阶段注入约束→逐层验收→带错纠正”的闭环控制系统：任务拆分为规划、架构、编码等阶段，验收覆盖静态检查、编译自检（0 error）、路由完整性（Web 端 34 条路由全部可达）、功能扫描及真机冷启动冒烟。失败时错误文本自动注入下一轮重试，使模型数小时内收敛。移动端产出可安装 APK，Web 端 typecheck 与构建均通过。
推荐理由：通义实验室没有炫技分数，而是把 Agent 逼到了长程交付的极限，约束闭环这套方法论比模型本身更值钱，所有做 Agent 开发的都该读一遍。
通义实验室教程演示了如何用 Agent（Qoder）辅助完成 Qwen3-VL-2B 模型在 Android 端侧的全流程部署。操作包括：检查 JDK 21、NDK 27、CMake 3.18.1 等环境；创建 arm64-v8a 的 Native C++ 工程（minSdk 29、compileSdk 35）；通过 ModelScope CLI 下载约 1.4GB 的 MNN/Qwen3-VL-2B-Instruct-MNN 模型；编译开启 LLM 视觉支持（MNN_BUILD_LLM、LLM_SUPPORT_VISION）的 libMNN.so；构建 APK 并推送模型至手机私有目录。最终 App 提供图文推理页面，输出 MNN 版本（v3.5.0）、ABI 及推理指标。所有繁琐步骤均可由 Agent 自动执行。
推荐理由：用Agent辅助走通Qwen3-VL安卓端侧推理全流程，从环境搭建到JNI桥接一步到位。如果你在做移动端AI应用，这可能是目前最详细的实战指南，可以直接抄作业。
通义实验室第二期教程展示如何利用Agent（如Qoder）自动完成Android端侧AI App开发全流程。Agent依次执行：检查并配置Android环境（JDK 21、NDK 27等）、创建Native C++工程PhotoTaggerMNN、下载约1.4GB的Qwen3-VL-2B-Instruct-MNN模型、编译支持视觉能力的libMNN.so、将MNN接入工程、构建APK、推送模型至手机私有目录，最终确认MNN版本3.5.0及模型文件全部ok。核心思路是开发者定义业务目标，Agent负责环境检查、代码编写、编译构建与排错。
推荐理由：这是一篇手把手教程，用 Agent 简化 Qwen3-VL Android 部署，对想试端侧 VL 的开发者实用，但绑定阿里生态，通用性有限。
开发者用Qwen2.5-3B构建了五人森林生物多智能体经济体，每个智能体独立运行，通过vLLM部署在Modal，以Gradio为交互窗口。3B模型在100%调用中输出有效JSON，但经济判断能力弱。通过设计稀缺性（食物品种限制、易腐坏、冬季燃料危机）和优化提示词（禁止买入自产物品、给出示例）提升决策质量。15轮模拟中，蜜价从10跌至3、柴价从4涨至7、财富基尼系数从0.14扩至0.38。项目展示了小模型可靠格式化与不可靠推理之间的工程填补。
推荐理由：我觉得这是近期最诚实的小模型工程复盘，把为什么不换大模型、怎么靠提示修正推理、怎样设计系统稀缺性讲透了，比看十篇论文有实操价值。
通义实验室推出全新评测基准PawBench v1.0，面向个人助理与通用智能体场景，将底座模型与运行框架Harness纳入同一体系进行交叉评测。评测矩阵包含9个模型与3个Harness（Hermes、OpenClaw、QwenPaw），覆盖150道真实任务共4050个测试单元。结果显示，QwenPaw（76.4分）、OpenClaw（75.4分）、Hermes（70.4分）之间存在显著分差，Harness环境对表现的影响甚至大于模型本身。PawBench还通过切片分析揭示了Harness在产物校验、Skill主动发现和Web搜索默认可用性等方面的关键差距。项目已开源。
推荐理由：PawBench 把 Harness 从‘看不见的手’变成可诊断的变量，好 Harness 能让弱模型以下克上，这份评测对 Agent 框架开发者是一份必读的校验清单。
千问联合人民日报健康共同发布业内首份《2026 AI健康助手使用指南》，由北京协和医院、积水潭医院、广安门医院等20位主任医师参与审核。指南基于千问每天回应数千万次健康咨询的真实经验，将AI在健康生活中的核心价值归纳为五个角色：日常预防的健康管家、症状判断的安全守门人、就医过程的就诊小助手、读懂报告的健康档案员、康复与情绪的陪伴者。千问提醒，AI不能替代医生，出现紧急情况需直接就医。
推荐理由：千问和人民日报健康搞的这份指南，协和、积水潭等20位主任医师参与审核，把AI在健康咨询里能干什么梳理得很清楚，普通人有小毛病时知道怎么问、什么时候该直接去医院，实用。
Qwen3.7-Plus 深度融合视觉与语言，实现“看、想、写、做、验”端到端闭环，在 12 项核心基准测试中表现提升。实测中，基于该模型的智能体连续运行超 11 小时，自动完成英语学习 APP 开发，生成代码超 10000 行、触发调用超 1000 次；复刻 macOS Stocks 应用并通过 10 项功能验证。支持图像/视频转 SVG、视觉驱动网页设计及浏览器自动化。已在阿里云百炼上线，提供 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic 协议。
推荐理由：Qwen3.7-Plus 把视觉智能体推到了‘能看、能想、能动手’的端到端闭环，从写代码到操作浏览器一条龙，做自动化 Agent 的团队可以直接拿来用。
阿里云通义千问推出 Qwen3.7-Plus，基于 Qwen3.7 文本骨干，增强视觉语言能力，保留编码、工具使用和生产工作流的智能体能力。它支持感知现实场景、读取并操作 GUI、从视觉参考编写代码、端到端导航手机应用、基于网络知识回答视觉问题，融合 GUI 与 CLI 交互，跨 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架泛化。在 Terminal Bench 2.0-Terminus 得分 70.3，SWE-Verified 77.7，QwenWorldBench 62.1，GPQA Diamond 90.3，MMLU-Pro 88.5。通过阿里云 Model Studio API 提供。
推荐理由：Qwen3.7-Plus 把视觉感知、GUI 操作和编码能力整合进同一个 agent 模型，在 ScreenSpot 和浏览器操作上的提升很实在，做自动化的开发者值得上手试试。
通义千问推出通用视觉-语言-动作模型Qwen-VLA，基于Qwen多模态骨干，将视觉感知、语言理解与空间推理扩展至连续动作生成和轨迹预测。训练分四阶段：文本到动作预训练（T2A）、持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL）。在LIBERO上达97.9%，Simpler-WidowX达73.7%，RoboTwin-Easy/Hard达86.1%/87.2%，匹配或超越专精模型。数据涵盖超10,000小时公共机器人轨迹、1,000+小时内部真实轨迹及800万+合成仿真轨迹。
推荐理由：Qwen-VLA 把机器人操作、导航和跨实体控制统一进一个模型，在多个基准上打平甚至超越专用模型，这是通用具身智能的一个重要信号，但离实际可用还有距离。
通义实验室提出Qwen-VLA，以Qwen3.5-4B视觉语言主干与1.15B参数DiT动作解码器构建统一视觉-语言-动作模型。通过文本到动作DiT预训练和本体感知提示，将操作、导航与轨迹预测统一在同一框架下，支持11种机器人平台。在5个仿真基准中，单一通用模型在3个上超越最佳专用模型；ALOHA真机in-domain成功率83.6%，OOD泛化76.9%，分别超越π₀.₅超35和40个百分点；DOMINO动态操作零样本达26.6%；VLN-CE导航R2R和RxR分别达57.5%和59.6%，均超越专用模型。
推荐理由：通义把操作、导航和轨迹预测塞进一个脑子，在11种机器人上通用，这是具身智能从'专家'走向'通才'的关键一步，做机器人的值得翻翻论文。
通义实验室发布教程，演示如何在 Android 手机上部署 MCP 感知服务器，使手机具备本地视觉与听觉分析能力。核心基于端侧 MNN 推理引擎和 Qwen3-VL 2B 模型（约 1.3GB），摄像头与麦克风采集的音视频在本地实时转化为结构化 JSON，再通过 MCP Tool 供 Claude Code 等云端 Agent 远程调用。整个过程不上传原始数据，仅传输语义提取结果。项目已开源，实测可识别红绿灯状态等场景。
推荐理由：如果你做Agent总觉得AI对物理世界是瞎子，这篇教程就是解药。把Qwen3-VL塞进手机当本地眼睛，不传原始视频只给结构化文字，隐私友好又能被Claude直接调用。
Qwen-VLA是一个统一的具身基础模型，将Qwen的视觉-语言建模从感知、理解与推理扩展至连续动作和轨迹生成。它通过基于DiT的动作解码器实现，使用包含机器人操作轨迹、人类第一人称示范、仿真及导航数据等在内的大规模数据进行联合预训练。为支持多种平台，引入了感知载体感知的提示条件机制，并将操作、导航与轨迹预测统一到一个框架中。实验显示，Qwen-VLA-Instruct在多个基准上表现优异，例如在LIBERO达到97.9%，在真实世界ALOHA实验中平均分布外成功率为76.9%。
推荐理由：Qwen-VLA 让一个模型同时搞定操作、导航和轨迹，在具身智能统一化上迈出了关键一步。虽然还停在实验室阶段，但 97.9% LIBERO 和真实世界泛化结果证明这条路走得通，做机器人的值得认真读。