跳到正文
北京时间

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 81–100 条 · 共 106 条
5月28日周四
  1. Qwen69

    Qwen3.5在TokenSpeed推理引擎上，针对智能体工作负载达到了创纪录的580 tokens per second (tps)速度。这一成果由通义千问推理团队、lightseekorg Foundation TokenSpeed团队、NVIDIA及Mooncake团队共同实现，并采用了tri_dao的FlashAttention-4 (FA4) 优化。此里程碑标志着开源大语言模型推理性能的边界得到了推动，相关详情可查阅PyTorch社区博客。

    引用PyTorch@PyTorch

    在 TokenSpeed 推理引擎上对 Qwen3.5 的光速优化是一个重要的里程碑，在 NVIDIA GPU 上针对智能体工作负载实现了破纪录的每秒 580 个 token（tps）。 在 PyTorch Foundation 最新的社区博客文章中，你可以全面了解 Qwen3.5 模型在 TokenSpeed 推理框架中的完整设计、实现与优化，并亲眼看到这项工作如何提升性能 👉 https://bit.ly/4uGUvIS 这一成果是 @Alibaba_Qwen 推理团队、@lightseekorg Foundation TokenSpeed 团队、@NVIDIAAI 以及 Mooncake 团队共同努力的成果，其中 @tri_dao 为 FlashAttention-4（FA4）优化做出了特别贡献。@KVCache_AI

    推荐理由：Qwen3.5在TokenSpeed上跑出580 tps，这是开源LLM推理的极限突破，对agent类应用是实实在在的性能跃进，PyTorch这篇博客值得每一个做推理部署的细读。

5月27日周三
  1. Qwen68

    🚀🚀 Qwen3.7-Max 刚刚在 Code Arena 上升至第 4 名，与 Claude Opus 4.6 持平，是榜单上排名最高的中国实验室！@arena 更多内容即将发布。敬请期待。🕶️

    引用Arena.ai@arena

    Qwen3.7 Max (20250517) 在 Code Arena: Frontend 中首次亮相便位列第 4——是榜单上排名最高的中国实验室，超越了 GLM-5.1，如今在智能体网页开发任务上已与 Claude Opus 4.6 不相上下。 热烈祝贺 @Alibaba_Qwen 取得这一成就！

    推荐理由：Qwen3.7-Max 在 Code Arena 前端任务上排第四，跟 Claude Opus 4.6 打平，国产模型第一次在 agentic web dev 摸到第一梯队，做 Web Agent 的可以认真看看。

5月21日周四
  1. Qwen82

    Qwen3.7-Max是Qwen系列面向Agent时代推出的最新旗舰模型，旨在为能完成实际任务的智能体提供强大基础。其核心能力包括：可作为端到端编码智能体，处理前端原型与多文件重构；作为可靠的办公助手，通过MCP集成与多智能体编排协同工作；并支持超长时间（超过35小时）的自主运行，执行复杂任务链。该模型兼容Claude Code、OpenClaw等主流开发框架，现已上线阿里云模型工作室与Qwen Studio提供服务。

    推荐理由：Qwen 3.7-Max 的亮点不在榜上分数，而是它瞄准 Agent 场景的连贯执行能力，35 小时不间断跑 kernel 优化，对需要长线任务的开发者是直接可用的探索方向。

5月20日周三
  1. 公众号：通义实验室（千问）62

    Qwen3.7-Max 重新定义 AI Agent 基座

    通义实验室推出 Qwen3.7-Max，定位为重新定义 AI 智能体基座的模型，侧重提升智能体的基础能力与架构。

    推荐理由：Qwen3.7-Max 是通义系列对 Agent 基座的一次关键升级，发布时间虽已过两周，但做 Agent 的开发者仍不能忽略，选型必看。

  2. Qwen：Blog Retrieval（API）79

    Qwen3.7-Max：面向智能体时代的最新专有模型

    通义千问发布 Qwen3.7-Max，专为智能体时代设计。它具备从原型到复杂多文件工程的编码智能体能力，通过 MCP 和多智能体编排实现办公自动化，能自主执行超 1000 步工具调用（如 35 小时全自主内核优化）。兼容 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等多框架。在多项基准测试中超越 Opus-4.6 Max 等模型：Terminal Bench 2.0 (69.7)、SWE-Verified (80.4)、GPQA Diamond (92.4)、HLE (41.4) 等。现已通过阿里云 Model Studio 提供 API 调用。

    推荐理由：Qwen3.7-Max 把 agent 能力拉到了新高度，35 小时自主内核优化证明长程执行有真实生产力，做 coding agent 的团队该认真测一下。

5月19日周二
  1. Qwen：Blog Retrieval（API）77

    Qwen3.5-LiveTranslate：从声音到视觉，从词语到准确

    Qwen3.5-LiveTranslate-Flash 是 Qwen 家族最新的同声传译模型，基于 Qwen3.5-Omni 架构，支持实时多模态翻译（音频、视频及视觉上下文）。语言覆盖大幅扩展：输入音频与输出文本从18种增至60种，输出音频从10种增至29种。采用 Readable Unit 技术，平均端到端每 token 延迟降至2.8秒，相比前代首 token 延迟降低3.45秒、每 token 延迟降低1.88秒。支持一句话启动的实时语音克隆和可动态配置的热词增强。在 FLEURS 和 CoVoST2 基准上翻译准确率超越主流商用大语音模型。

    推荐理由：这个版本让同声传译从“能用”变成了“好用”，语言覆盖从 18 跃升 60，延迟压到 2.8 秒，加上视觉消除歧义，做国际业务和直播的人值得跟进。

  2. Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）78

    Qwen 3.7 预览版

    Qwen3.7-Max-Preview 与 Qwen3.7-Plus-Preview 登陆 Arena。文本榜单中 Qwen3.7-Max-Preview 位列第 13，阿里巴巴成为第 6 大实验室；视觉榜单中 Qwen3.7-Plus-Preview 位列第 16，阿里巴巴排名第 5。官方预告 Qwen3.7 系列模型即将正式发布。

    推荐理由：阿里 Qwen 3.7 预览版来了，国产模型在推理和多模态上的推进速度令人侧目，虽然还是预览，但已经是一个值得开发者提前盯紧的信号。

5月15日周五
5月12日周二
  1. HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）76

    Qwen-Image-2.0技术报告

    Qwen-Image-2.0是一个统一高保真生成与精确编辑的全能图像生成基础模型。它采用Qwen3-VL作为条件编码器，结合多模态扩散变换器进行联合建模，并通过大规模数据整理与多阶段训练实现强化。该模型支持长达1K令牌的指令输入，能生成幻灯片、海报等富文本内容，显著提升多语言文本渲染与排版质量。在生成方面，它增强了细节、纹理真实感与光照一致性，并更可靠遵循复杂指令。人工评估表明，其在生成和编辑任务上均大幅超越前代模型。

    推荐理由：这是 Qwen-Image 系列第一次把多模态理解和生成真正拧到同一框架里，长文本渲染和多语言排版提升肉眼可见，做海报和幻灯片的可以重点关注。

5月7日周四
  1. IT之家（RSS）72

    用嘴干活：阿里千问 PC 端上线 AI 语音输入功能

    阿里千问在PC端上线AI语音输入功能，用户通过快捷键即可在各类桌面应用中直接使用。该功能不仅支持去除语气词、纠错和格式化整理口语内容，更能基于上下文智能回复，并可直接下达创作、问答、翻译等指令。其设计逻辑超越传统语音打字工具，旨在成为跨应用的AI任务调度中枢：用户通过按住快捷键启动语音输入模式，或双击切换至AI指令模式，可直接派发信息检索、文档生成等任务。该功能覆盖文档编辑、网页浏览、即时通讯等主流办公场景，无需切换客户端或打开额外窗口，目前所有用户可免费使用。

    推荐理由：阿里千问把语音输入做成了跨应用的AI任务调度中枢，按住说话就能直接发指令干活，对办公族来说是个真提效的小功能，值得装上试试。

4月30日周四
  1. Qwen73

    Qwen团队推出开源稀疏自编码器套件Qwen-Scope，将SAE特征转化为实用工具。该套件支持四大应用方向：无需提示工程即可通过直接操控内部特征引导模型输出；用极少样本对目标数据进行分类与合成，提升长尾能力；追踪代码切换和重复生成问题的根源并进行修复；通过分析特征激活模式优化评测基准并减少冗余。团队希望社区利用Qwen-Scope深入探索Qwen模型内部机制，并开发出超越现有研究范围的应用。相关资源已开放。

    推荐理由：可解释性工具从学术走向工程，Qwen-Scope 把内部特征操控、数据合成、问题溯源打包成套装，做模型调试和长尾优化的团队值得立刻上手试试。

4月29日周三
  1. Qwen60

    FlashQLA是基于TileLang构建的高性能线性注意力内核，专为个人设备上的智能体AI设计。其核心创新包括门控驱动的自动片内计算并行、硬件友好的代数重构以及TileLang融合的Warp专用内核，通过提升流处理器利用率，在前向传播上实现2-3倍加速，反向传播实现2倍加速。该技术在小模型、长上下文工作负载和张量并行设置中效果显著，虽然在大批次处理时内存I/O开销略高，但在边缘设备和长上下文场景中实际性能更优。反向传播通过16级Warp专用流水线在严格片上内存限制下实现了核心级加速。相关资源已开源。

    推荐理由：2 倍加速的背后是 Warp 特化流水线和自动 Copy 策略，像给手机 GPU 开了条专用跑道，做端侧 Agent 的可以直接拉代码试试。

  2. Qwen66

    FlashQLA是基于TileLang开发的高性能线性注意力内核，专为提升个人设备上智能体AI性能而设计。它实现了2-3倍的前向传播加速和2倍的反向传播加速。其核心技术包括门控驱动的片上自动计算与通信重叠、硬件友好的代数重构，以及TileLang融合的Warp专用内核。该设计通过自动片上通信重叠显著提升了流处理器利用率，在张量并行、小模型和长上下文任务中效果突出。尽管在大批量处理时，其将GDN流程拆分为两个内核的策略会带来额外内存开销，但在边缘设备和长上下文实际场景中性能更优。反向传播部分通过构建16级、严格片上内存限制下的Warp专用流水线，实现了超过2倍的内核级加速。

    推荐理由：Qwen 把线性注意力的推理效率压到了新台阶，2-3 倍加速对想做本地 Agent 的开发者是实打实的，不是论文灌水，是能跑在设备上的代码。

4月28日周二
  1. Qwen：Blog Retrieval（API）57

    FlashQLA: 面向GDN的CP-/Bwd友好型融合线性注意力内核

    FlashQLA 发布了一组专为梯度下降网络优化的融合线性注意力内核。新内核在设计上对计算模式和后向传播更加友好，旨在提升训练效率。该技术通过优化内核融合策略，改进了注意力机制的计算性能，是提升大规模模型训练速度的关键底层优化。

    推荐理由：Qwen 团队发了一篇 fused linear attention 内核的工程论文，目标是把 GDN 架构的推理和反向传播都跑快。做底层优化的工程师值得看一眼，普通开发者可以略过。

4月27日周一
  1. IT之家（RSS）74

    阿里：视频生成模型 HappyHorse1.0 开启灰测，千问 App 首发支持 15 秒多镜头叙事

    阿里巴巴视频生成模型 HappyHorse1.0 开启灰度测试，支持生成15秒多镜头叙事视频，具备多画幅适配和1080P超分输出功能。官网720P视频生成刊例价为0.9元/秒，千问App上体验价格低至0.44元/秒。大众用户可通过千问App使用，还能创作粤语、英语、法语、韩语等多种语言的剧情短片。该模型此前登顶AI Video Arena排行榜，并将于5月份正式发布商用。

    推荐理由：HappyHorse 悄悄登顶 AI Video Arena 后才被阿里认领，这个反转让它不只是又一个视频模型。0.44 元/秒的定价对内容创作者是真金白银的信号，做短视频的值得现在就去千问 App 试一轮。

4月23日周四
  1. Simon Willison 博客71

    Qwen3.6-27B：27B 稠密模型实现旗舰级编程能力

    Qwen 发布 Qwen3.6-27B 开源模型，这款 27B 参数的稠密模型在编码基准测试中超越了上一代 397B 总参数/17B 激活参数的 MoE 旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B。模型体积从 807GB 大幅缩减至 55.6GB，16.8GB 的量化版本即可在本地运行，生成速度约 25 tokens/s。实测显示其能生成复杂的 SVG 图形代码，展现出旗舰级的编程能力。

    推荐理由：通义千问 3.6 27B 用 55GB 瘦身换来了超 397B MoE 的编码能力，Simon 亲手跑出的 SVG 效果惊艳，2026 年最值得本地部署的开源小模型。

4月21日周二
  1. Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）70

    我们在RTX 3090上运行Qwen3.5-27B，获得了207 tok/s的性能

    开发者在单张RTX 3090显卡上成功运行Qwen3.5-27B模型，实现了每秒207个token的生成速度。该项目已在GitHub平台开源，展示了消费级硬件运行270亿参数大语言模型的高性能潜力。相关成果在Hacker News获得105个点赞，引发技术社区对本地大模型部署效率与优化方案的关注。

    推荐理由：Lucebox 把 Qwen3.5-27B 在 3090 上推到了 207 tok/s，靠的是定制投机解码和 KV 压缩，做本地推理的开发者值得照着配一遍，虽然调试门槛不低。

  2. Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）74

    Qwen 3.6-Max-Preview：更智能、更精准，仍在不断进化

    阿里通义千问团队发布Qwen 3.6-Max-Preview预览版大模型，主打更智能的推理能力与更精准的输出表现，目前仍处于快速迭代阶段。该版本在Hacker News社区获得121个赞，用户可通过官方博客了解详情并体验最新功能。作为Max系列的最新预览版本，模型在保持高性能的同时持续优化，具体技术细节和基准测试成绩尚未完全公布。

    推荐理由：通义千问新旗舰模型预览，agentic coding 多个 bench 冲到第一，虽然还不是正式版，但已经能通过 Studio 试用了，对做 coding agent 的团队是个实在信号。

4月17日周五
  1. HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）81

    Qwen3.5-Omni技术报告

    阿里通义千问团队发布Qwen3.5-Omni，模型拥有数百亿参数和256k上下文，基于超1亿小时音视频数据训练，在215项基准测试中达SOTA水平，关键音频任务超越Gemini-3.1 Pro。采用混合注意力MoE架构，支持10小时音频与400秒720P视频理解。提出ARIA技术优化流式语音合成稳定性，支持10种语言。模型具备Audio-Visual Vibe Coding能力，可直接基于音视频指令生成代码。

    推荐理由：Qwen3.5-Omni把语音、视频、文本全模态做到一个模型里，且在215项音频任务上超越Gemini 3.1 Pro，这是国内团队在全模态模型上的里程碑，做交互产品的值得关注。

4月16日周四
  1. Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）84

    Qwen3.6-35B-A3B：具有能动编码能力的模型，现已向所有人开放

    阿里巴巴通义千问团队发布Qwen3.6-35B-A3B代码模型，总参数350亿、激活参数30亿，具备能动编码（Agentic Coding）能力，可自主规划并执行复杂编程任务。该模型采用MoE架构平衡性能与成本，现已完全开源并向公众免费开放。

    推荐理由：Qwen 这台 3B 活跃参数的 MoE 在 coding agent 上追平 27B 密集模型，效率惊人，对端侧部署和低成本 agent 应用是实打实的利好。