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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。

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5月19日5月19日周二

星期二 · 2 条
23:18
Qwen:Blog Retrieval(API)精选
AI 评分 77/100
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。
03:34
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
AI 评分 78/100
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5月15日周五

星期五 · 1 条

5月12日5月12日周二

星期二 · 1 条
12:44
HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)精选
AI 评分 76/100
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5月7日周四

星期四 · 1 条
15:16
IT之家(RSS)精选
AI 评分 72/100
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4月30日周四

星期四 · 2 条
22:43
Qwen@Alibaba_Qwen精选
AI 评分 73/100
Qwen-Scope开源套件发布:稀疏自编码器助力模型内部特征操控Today we’re releasing Qwen-Scope 🔭, an open suite of sparse autoencoders for the Qwen model family. It turns SAE features into practical tools:🎯 Inference — Steer model outputs by directly manipulating internal features, no prompt engineering needed 📂 Data — Classify & synthesize targeted data with minimal seed examples, boosting long-tail capabilities 🏋️ Training — Trace code-switching & repetitive generation back to their source, fix them at the root 📊 Evaluation — Analyze feature activation patterns to select smarter benchmarks and cut redundancyWe hope the community uses Qwen-Scope to uncover new mechanisms inside Qwen models and build applications beyond what we explored.Excited to see what you build! 🚀🔗🔗 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-scope HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-scope ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-Scope Technical Report: https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/qwen-scope/Qwen_Scope.pdfQwen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。
14:52
Alibaba Cloud@alibaba_cloud精选
AI 评分 65/100
Qwen3.6-Plus上线Together AI平台Qwen3.6-Plus is now available on @togethercompute. Ship it.Qwen3.6-Plus 现已在 @togethercompute 上线。快来使用吧。

Together AI: Introducing Qwen3.6-Plus from @Alibaba_Qwen, a 1M-context model built for real-world agents, agentic coding, and multimo...


推荐理由:Qwen 这次步子不小,直接把百万上下文、多模态推理和 agent 能力整合进一个模型,做 coding agent 的终于不用再拼拼凑凑了。

4月29日4月29日周三

星期三 · 2 条
20:33
Qwen@Alibaba_Qwen精选
AI 评分 60/100
闪存QLA:基于TileLang构建的高性能线性注意力内核🚀 Introducing FlashQLA: high-performance linear attention kernels built on TileLang.⚡ 2–3× forward speedup. 2× backward speedup. 💻 Purpose-built for agentic AI on your personal devices.💡Key insights: 1. Gate-driven automatic intra-card CP. 2. Hardware-friendly algebraic reformulation. 3. TileLang fused warp-specialized kernels.FlashQLA boosts SM utilization via automatic intra-device CP. The gains are especially pronounced for TP setups, small models, and long-context workloads.Instead of fusing the entire GDN flow into a single kernel, we split it into two kernels optimized for CP and backward efficiency. At large batch sizes this incurs extra memory I/O overhead vs. a fully fused approach, but it delivers better real-world performance on edge devices and long-context workloads.The backward pass was the hardest part: we built a 16-stage warp-specialized pipeline under extremely tight on-chip memory constraints, ultimately achieving 2×+ kernel-level speedups.We hope this is useful to the community!🫶🫶 Learn more: 📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=flashqla 💻 Code: https://github.com/QwenLM/FlashQLAFlashQLA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。
20:33
Qwen@Alibaba_Qwen精选
AI 评分 66/100
闪速QLA:基于TileLang构建的高性能线性注意力内核🚀 Introducing FlashQLA: high-performance linear attention kernels built on TileLang.⚡ 2–3× forward speedup. 2× backward speedup. 💻 Purpose-built for agentic AI on your personal devices.💡Key insights: 1. Gate-driven automatic intra-card CP. 2. Hardware-friendly algebraic reformulation. 3. TileLang fused warp-specialized kernels.FlashQLA boosts SM utilization via automatic intra-device CP. The gains are especially pronounced for TP setups, small models, and long-context workloads.Instead of fusing the entire GDN flow into a single kernel, we split it into two kernels optimized for CP and backward efficiency. At large batch sizes this incurs extra memory I/O overhead vs. a fully fused approach, but it delivers better real-world performance on edge devices and long-context workloads.The backward pass was the hardest part: we built a 16-stage warp-specialized pipeline under extremely tight on-chip memory constraints, ultimately achieving 2×+ kernel-level speedups.We hope this is useful to the community!🫶🫶 Learn more: 📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=flashqla 💻 Code: https://github.com/QwenLM/FlashQLAFlashQLA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4月28日周二

星期二 · 1 条
19:07
Qwen:Blog Retrieval(API)精选
AI 评分 57/100
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4月27日周一

星期一 · 1 条
19:20
IT之家(RSS)精选
AI 评分 74/100
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4月23日周四

星期四 · 1 条
00:45
Simon Willison 博客精选
AI 评分 71/100
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。

另有 1 家信源报道Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)
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4月21日周二

星期二 · 2 条
06:08
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
AI 评分 70/100
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。
00:08
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
AI 评分 74/100
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。

另有 2 家信源报道X:Kim (@kimmonismus)Qwen:Blog Retrieval(API)
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4月17日周五

星期五 · 1 条
08:00
HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)精选
AI 评分 81/100
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4月16日周四

星期四 · 2 条
22:39
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
AI 评分 84/100
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。

另有 3 家信源报道X:Kim (@kimmonismus)Qwen:Blog Retrieval(API)The Decoder:AI News(RSS)
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。
21:22
公众号:通义实验室(千问)精选
AI 评分 62/100
Qwen3.6-35B-A3B 开源!

通义千问开源 Qwen3.6-35B-A3B,一款总参数 350 亿、推理仅激活 30 亿参数的稀疏 MoE 模型。其在 SWE-bench、Terminal-Bench 等编程基准上显著超越前代,并超越 270 亿参数的稠密模型;原生多模态,在 RefCOCO 上得分 92.0。


推荐理由:千问又推轻量 MoE 模型,35B 总参激活仅 3B,小团队能跑,但正文就一句宣传语,缺技术细节,先观望。

3月30日3月30日周一

星期一 · 1 条
04:00
Qwen:Blog Retrieval(API)精选
Qwen3.5-Omni:全面扩展,迈向原生全模态 AGI

Qwen Studio 发布,集成聊天机器人、图像视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索、工具使用及 Artifacts 功能,提供全模态 AI 一站式解决方案。

另有 1 家信源报道Qwen:Blog Retrieval(API)
推荐理由:阿里发布Qwen3.5-Omni多模态模型,迈向原生全模态AGI

3月19日3月19日周四

星期四 · 1 条
04:00
Qwen:Blog Retrieval(API)精选
Qwen3.5-Max-Preview 现已上线 Arena

Qwen3.5-Max-Preview 已登陆 LMSYS Chatbot Arena。Qwen Studio 提供聊天机器人、图像与视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索、工具调用及 artifacts 等全栈功能。


推荐理由:阿里 Qwen3.5-Max 预览版上线 Arena,支持多模态理解与工具调用