千问 Qwen 最新动态

X.PIN@thexpin· 19:05精选AI 评分7878

阿里巴巴的Qwen模型将被集成到Apple Intelligence中，为中国的iOS、iPadOS、macOS和visionOS用户提供文本与图像理解、内容生成等AI功能。中国网信办已公布包括Apple Intelligence、华为小艺大模型、OPPO AndesGPT在内的七项移动端生成式AI服务备案信息。阿里巴巴董事会主席蔡崇信表示，苹果在选定阿里前曾与多家中国公司洽谈。

国行 Apple 智能完成备案，阿里千问将集成至苹果 AI 能力

苹果技术开发（上海）有限公司的“Apple 智能”大模型已于 2026 年 7 月 8 日完成备案，适用场景为苹果手机。阿里千问将作为 AI 能力集成至 Apple 智能，为 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS 的中国用户提供文本与图像理解、内容生成等功能，用户无需在应用间切换即可直接体验。

阿里发布 Qwen-Audio-3.0-Realtime，在 Artificial Analysis 语音推理子项中综合排名第一

阿里通义实验室发布实时语音交互模型 Qwen-Audio-3.0-Realtime，在 Artificial Analysis 的 Speech Reasoning 子项中综合排名第一，超越 OpenAI GPT-Realtime-2。

Qwen-Audio-3.0-Realtime 如何让语音交互“懂倾听，更聪明”？

阿里语音交互模型 Fun-Realtime-AudioChat 全面升级并更名为 Qwen-Audio-3.0-Realtime，支持根据语境动态调整语气与情感、音色克隆，并内置多模态双工控制模型，实现声纹级背景过滤。

Fun-ASR-Realtime 发布：单模型支持30种语言与16种方言，识别准确率领先

通义实验室发布Fun-ASR-Realtime实时语音识别模型。单模型覆盖30种语言及16种方言，针对东亚、东南亚地区重点优化。在工业级方言测评inhouse上取得87.8%的语义准确率，大幅领先，多地方言接近人工水平。引入上下文理解与动态热词注入，实现同音词、品牌名等语义消歧。流式识别首字延迟控制在百毫秒级，准确率接近离线水平，支持多语言无缝切换。API已上线阿里云百炼平台。

Fun-ASR-Realtime 发布：单模型支持 30 种语言与 16 种方言，流式识别准确率接近离线水平

通义实验室发布 Fun-ASR-Realtime，单模型支持 30 种语言和 16 种方言，在工业级方言测评 inhouse 上取得 87.8% 的语义准确率。该模型支持动态注入热词与对话上下文实现语义消歧，首字延迟控制在百毫秒级别，流式识别准确率接近离线水平，并支持多语言无缝切换。API 现已上线阿里云百炼平台。

千问团队朱达：C端Agent Harness的“多快好省”工程哲学与主动服务探索

千问团队2026年1月上线通用复杂任务Agent（千问App胶囊入口），总结“多快好省”方法论：支持信息搜集、研究分析等任务；执行时间降至初始1/3；通过搜索范式与上下文管理优化交付质量；Token消耗仅为海外产品1/10。团队探索从被动响应转向主动服务，构建User Memory、Environment、Task System、Assistant四大组件，指出“情商”是主动服务最难环节。朱达提出Agent工程从Prompt Engineering演进至Harness Engineering，下一站是A IWare Engineering，强调“低功耗，够用就行”。

阿里千问输入法上线 macOS 版：最快 300 字/分，AI 自动润色

阿里千问输入法 macOS 版今日上线官网，支持最快 300 字/分的 AI 语音输入，可自动润色、将口语转为工整文字，并支持 9 种方言，纯净无广告。官方预告 iOS、Android、Windows 版将于近日发布。此前千问团队已于今年 5 月推出千问语音输入法（千问 App 内的组件），具备去语气词、纠错、格式化整理及基于上下文的智能回复等能力，而本次上线的输入法则定位为独立 App，填补千问在移动端 AI 输入法赛道的空白。

Qwen-AgentWorld：面向通用智能体的语言世界模型

Qwen 团队发布 Qwen-AgentWorld，一个以环境建模为训练目标的原生语言世界模型，在单个模型中模拟 MCP、Search、Terminal、SWE 及 GUI 域（Web、OS、Android）共七个域。模型使用超 1000 万条真实交互轨迹训练，在 AgentWorldBench 上以 Qwen-AgentWorld-397B-A17B 版本达最高模拟质量，超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.8 和 Gemini 3.1 Pro。同时发布评测基准 AgentWorldBench。该模型可作为解耦环境模拟器用于智能体 RL 训练，也可作为统一智能体基础模型，经 LWM 预热后无需智能体 RL 微调即可迁移。模型和基准已开源在 Hugging Face 和 ModelScope。

Qwen-AgentWorld 开源：让 Agent 学会“先预测，再行动”

通义实验室开源首个原生语言世界模型 Qwen-AgentWorld，覆盖 MCP、Search、Terminal、SWE、Web、OS、Android 七大领域，基于超 1000 万条真实交互轨迹，经 CPT → SFT → RL 三阶段训练。

国内首个高考志愿AI测评出炉，千问多项表现超过资深咨询师

友松实验室发布国内首个高考志愿AI能力测评报告，测试千问高考志愿填报Agent四大模块。与53位平均从业4.6年的人类咨询师对照，千问表现更稳定精确：44道事实题全对；模拟10个志愿中6个可录取；100场匿名对比中专家58次倾向千问回答。使用千问辅助后，人类咨询师正确率提升，耗时减少约27%。该Agent基于千问高考志愿大模型和夸克8年高考数据，覆盖约3000所院校、2000多个专业。

首个统一科学大模型 LOGOS 正式开源

LOGOS 由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源，是首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B（1B参数）在六大科学任务上匹配或超越领域专用方法：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越3D扩散模型，超越NatureLM（8×7B）；逆合成预测Top-1准确率74.8%；口袋位点识别仅靠序列达58.5% Top-n准确率；MOF材料生成NBB提升至17.78%。模型采用统一词汇表将蛋白质、小分子等编码为离散Token，通过空间交互离散化实现无需3D坐标的序列预测。预训练与下游任务形式与目标一致，跨领域知识迁移经实验验证有效。已完整开源模型权重、推理代码与技术报告。

统一科学大模型 LOGOS 正式开源

LOGOS 是由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源的基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B 仅用 1/56 参数量即在多个任务上超越 NatureLM，逆合成预测 Top-1 准确率达 74.8%。模型涵盖 7 类模态、44.87B tokens 预训练语料，无需 3D 坐标，已开源模型权重、推理代码与技术报告。

5x for Free：本地编程栈

Hacker News 讨论揭示：Qwen 3.6 35B-A3B 模型提及率 33% 领先，27B 变体以 20% 紧随其后，DeepSeek Pro 与 Gemma4 31B 位列前四。Agent 工具中 Pi (49%) 与 OpenCode (45%) 占主导。用户对比称，Claude Opus 可带来 15 倍加速，而本地离线 Qwen 提供 5 倍加速，且完全免费、保护隐私。SWE-bench Verified 基准测试显示，Qwen 3.6 27B 得分 77.2%，35B-A3B 得分 73.4%，接近 Claude Sonnet 4.6 的 79.6%。MoE 架构使大模型在消费级硬件上高效运行。

Qwen-Robot 发布：通义实验室用三模型打通大模型到物理世界

通义实验室发布 Qwen-Robot 套件，以 Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip、Qwen-RobotWorld 三个模型分别覆盖导航、操作与世界预测，统一采用语言优先接口。

Qwen-RobotManip：对齐解锁机器人操作基础模型的规模化能力

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。

Qwen-RobotWorld：具身智能体的无界世界

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。

Qwen-Robot Suite：面向物理世界智能的基础模型套件

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。

MNN 适配 SME2 使 Qwen3-VL-4B 在端侧实时推理

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。

通义实验室详解如何用 Arm SME2 与 MNN 让 Qwen3-VL 在手机端侧提速

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。