通义千问 Qwen

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 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。