公司与模型
阿里千问 Qwen 系列的模型发布与开源更新，从旗舰大模型到能装进手机的小模型。
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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@Alibaba_Qwen精选AI 评分6969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。
Qwen@Alibaba_Qwen精选AI 评分6868🚀🚀 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。🕶️
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。
Qwen@Alibaba_Qwen精选AI 评分8282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。
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。
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。
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。
OpenCode@opencode精选AI 评分7777OpenCode x Qwen 3.6 Plus - 再次免费 上次各位把我们的容量当成了自助餐。 我们找到了更多GPU。第二轮。
推荐理由：OpenCode 二度免费开放 Qwen 3.6 Plus，对个人开发者是实打实的福利，虽然 IDE 小众，但模型是顶级的，能直接用就别犹豫。
