Qwen3.8-Max リリースノート / 新機能
Qwenは、自律コーディング、プロフェッショナルワークフロー、長時間タスクのために設計された2.4兆パラメータモデルQwen3.8-Maxをリリースしました。オープンウェイトは来週公開されます。
Qwen-Image-3.0 リリースノート
Qwen-Image-3.0は、リアリズムと実用性に焦点を当てた第3世代の画像生成モデルで、複雑なレイアウトに対応する4.5kトークン入力、10pxの小さなテキスト描画、そして12言語のネイティブサポートを備えています。
Qwen-AgentWorld リリース：7つのドメイン向け言語ワールドモデルと汎用エージェントへの影響
Qwen は、7つのエージェント環境をシミュレートする言語ワールドモデル Qwen‑AgentWorld をリリースし、制御可能なシミュレーションと統合された次状態予測により汎用エージェントを改善します。
Qwen Robot Suite：ナビゲーション、マニピュレーション、そして世界モデリングのための統一基盤モデル
QwenはQwen‑Robot Suiteを発表しました――ナビゲーション、マニピュレーション、世界予測のアクションに言語を変換する3つの基盤モデル（RobotNav、RobotManip、RobotWorld）で、数十のロボット具現化にわたる統一されたエージェントロボティクスを実現します。
Qwen-RobotWorld: 具現化エージェントのための無限の世界
Qwen-RobotWorld は、自然言語を汎用的なアクションインターフェースとして使用し、20 以上のロボットエンボディメントにわたるシナリオ横断的な物理的汎化を可能にする統合世界モデルです。
Qwen-RobotManip: アラインメントがロボット操作基盤モデルのスケールを解放する
Qwen-RobotManip は、統一アラインメントフレームワークとヒューマン‑トゥ‑ロボットデータ合成パイプラインを活用し、さまざまなロボット形態とアウト・オブ・ディストリビューションタスクにおいて最先端の汎化性能を実現した Vision‑Language‑Action (VLA) 基盤モデルです。
Qwen-RobotNav: エージェントシステム向けのスケーラブルなナビゲーションモデル
Qwen-RobotNav は、Qwen3-VL をベースにした統合ナビゲーションモデルで、視覚コンテキストを制御可能な推論時インターフェースとして扱うことで、5 つのナビゲーションドメインすべてで最先端の性能を実現します。
Qwen3.7-Plus リリースノート / 新機能
Qwen3.7-Plus は、視覚と言語を統合したマルチモーダルエージェントモデルで、GUI と CLI の環境を横断して複雑なソフトウェアエンジニアリングや生産性の自動化を実行します。
Qwen-VLA: 具現化インテリジェンスのためのビジョン・言語・アクションモデリングの統合
Qwen-VLA は、ロボット操作、ビジョン・言語・ナビゲーション、そして跨り具現化制御を単一の汎用ポリシーモデルに統合した、汎用的なビジョン・言語・アクションモデルです。
Qwen3.7-Max エージェントモデルリリース
Qwenは、コーディング、オフィス自動化、超長時間自律タスクに優れた新しいエージェント指向の基盤モデル「Qwen3.7‑Max」をリリースし、Alibaba Cloud Model Studioで利用可能になりました。
Qwen3.5-LiveTranslate-Flash リリースノート
Qwen3.5-LiveTranslate-Flash は Qwen3.5-Omni 上に構築された同時通訳モデルで、60 言語に対応したリアルタイム・マルチモーダル翻訳と超低レイテンシ、音声クローン機能を提供します。
Qwen‑Scope 解釈可能性ツールキット リリース
Qwenは、Sparse Autoencoders（SAE）を使用してQwen3およびQwen3.5モデルの隠れ表現を解釈可能な特徴に分解し、モデル最適化を可能にする解釈可能性ツールキットQwen‑Scopeをリリースしました。
FlashQLA: CP-/Bwd フレンドリーな融合線形注意カーネル（GDN 用）
Qwen は、TileLang 上に構築された高性能線形注意カーネルライブラリ FlashQLA をオープンソース化しました。これにより、NVIDIA Hopper GPU 上の Gated Delta Network (GDN) レイヤーで前方が 2〜3 倍、後方が 2 倍の速度向上が実現します。
Qwen3.6-27B リリースノート / 新機能
Qwenは、27億パラメータの密なマルチモーダルモデルであるQwen3.6-27Bをリリースしました。このモデルは、すべての主要なエージェントコーディングベンチマークで、より大きなQwen3.5-397B-A17Bを上回ります。
Qwen3.6-Max-Preview リリースノート / 新機能
Qwen3.6-Max-Preview は Qwen の独自プレビュー型モデルで、Qwen3.6-Plus に比べてエージェントコーディング、世界知識、指示遵守の点で改善されています。
Qwen3.6-35B-A3B リリースノート
Qwen は、総パラメータ数 350 億、アクティブパラメータ数 30 億のオープンソース・ミクスチャー・オブ・エキスパーツモデル Qwen3.6-35B-A3B をリリースしました。このモデルは、エージェント型コーディングとマルチモーダル推論において、より大きなデンスモデルに匹敵する性能を発揮します。
サンダカン・セントラル・マーケット看板の縦書きテキスト（2024年） – “2006”
2024年のサンダカン・セントラル・マーケットのメイン看板右側にある縦書きテキストは「2006」となっています。
Qwen3.5-Omni リリースノート
QwenはQwen3.5‑Omniを発表しました。これはテキスト、画像、音声、動画を処理できる新しいオムニモーダルLLMで、256kのコンテキスト、113言語の音声認識、36言語の音声合成をサポートし、セマンティックインタラプション、ウェブ検索、音声制御、音声クローンなどのリアルタイム機能を追加しています。
Qwen3.5-Max-Preview の LMSys Arena でのリリース
Qwen は、フルリリースが2週間以内に予定されていることを受け、コミュニティ評価のために Qwen3.5-Max-Preview を LMSys Arena に展開しました。
Qwen-Image-2.0 リリース：プロフェッショナルなインフォグラフィックとフォトリアリズム
Qwen-Image-2.0 は、プロフェッショナルなインフォグラフィック向けに 1k トークンの指示をサポートし、ハイファイフォトリアリズムのためにネイティブ 2K 解像度を備えた統合画像生成・編集モデルです。
Qwen3-Coder-Next リリース：高効率エージェント型コーディングモデル
Qwen3-Coder-Next はハイブリッドアテンションと MoE アーキテクチャに基づくオープンウェイトモデルで、SWE-Bench Verified で 70% 以上の成功率を達成し、10〜20 倍大きいモデルに匹敵する性能を提供します。
Qwen3-ASR と Qwen3-ForcedAligner のリリース
Qwen は Qwen3-ASR（1.7B と 0.6B）と Qwen3-ForcedAligner-0.6B をオープンソース化し、Apache 2.0 ライセンスの下で最先端の多言語音声認識と非自己回帰タイムスタンプ予測を提供します。
Qwen3-Max-Thinking リリースノート
Qwenは、適応的なツール使用とマルチラウンドテスト時スケーリング戦略を備えたフラッグシップ推論モデル Qwen3-Max-Thinking をリリースし、GPT-5.2-Thinking および Claude-Opus-4.5 と競合します。
Qwen3-TTS リリースノート：オープンソースの音声デザイン、クローン、生成
QwenはQwen3-TTSファミリーをオープンソース化しました。0.6B と 1.7B のモデルを備え、高忠実度の音声クローン、自然言語ベースの音声デザイン、そして10言語にわたる超低遅延ストリーミング音声生成を実現します。
Qwen3-VL-Embedding と Qwen3-VL-Reranker のリリース
Qwen は、テキスト、画像、スクリーンショット、動画を横断した高精度なクロスモーダル検索を実現するマルチモーダルモデルシリーズである Qwen3-VL-Embedding と Qwen3-VL-Reranker をリリースしました。
Qwen-Image-2512 リリースノート / 新機能
Qwen-Image-2512 は、Qwen-Image テキストから画像へのモデルに対する 12 月のアップデートであり、人間のリアリズム、自然なディテールの描写、そして複雑なテキストレイアウトの精度を大幅に向上させます。
Qwen-Image-Edit-2511 リリースノート
Qwen-Image-Edit-2511 は、キャラクターの一貫性を向上させ、コミュニティ LoRA を統合し、幾何学的推論と工業デザイン機能を強化した更新された画像編集モデルです。
Qwen3-TTS-VD-Flash と Qwen3-TTS-VC-Flash のリリース：制御可能な音声デザインと高速多言語音声クローン
Qwen は自然言語による音声デザイン用の Qwen3‑TTS‑VD‑Flash と、3 秒で多言語音声クローンを実現する Qwen3‑TTS‑VC‑Flash をリリースし、どちらも制御性と精度において主要な TTS システムを上回っています。
Qwen-Image-Layered: 本質的な編集可能性のための階層的分解
Qwen-Image-Layered は、画像を複数の RGBA レイヤーに分解し、他のコンテンツに影響を与えることなく画像コンポーネントを個別に操作できる新しいモデルです。
Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01 リリースノート
Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01 は、テキスト、画像、音声、動画の各モダリティにわたるリアルタイムの音声・映像インタラクション、システムプロンプト制御、マルチリンガルサポートを強化した、アップグレードされたネイティブマルチモーダルモデルです。
SAPO: 大規模言語モデルのトレーニングのための安定かつ高性能な強化学習手法
Qwenは、ハードクリッピングを滑らかで温度制御されたゲーティング関数に置き換えることで、LLMのトレーニング安定性とサンプル効率を向上させるRL手法、Soft Adaptive Policy Optimization（SAPO）を導入しました。
Qwen3-TTS-Flash アップデート：49 の音色、10 の言語、9 の方言
Qwen3-TTS-Flash は、49 の高品質な音色、10 の言語、9 つの中国語方言をサポートし、プロソディと自然な話速が向上したフラッグシップのテキスト音声合成モデルです。
Qwen DeepResearch 2511 リリース
Qwenは、初期のインスピレーションと深い技術的検証の間の摩擦を軽減するためにマルチエージェント協調メカニズムを活用したAI研究アシスタント、Qwen DeepResearch 2511をリリースしました。
Qwen3Guard リリース：LLM のリアルタイム安全ガードレール
Qwen は Qwen3Guard を導入しました。これは、Gen と Stream のバリアントで利用できる安全ガードレールモデルのファミリーで、プロンプトと応答に対してリアルタイムかつ多言語の安全分類を提供します。
Qwen-Image-Edit リリースノート
Qwen-Image-Edit は、20B パラメータの画像編集モデルで、Qwen2.5-VL と VAE Encoder を活用し、正確なセマンティック編集と外観編集、さらにはバイリンガルテキストの修正を可能にします。
Qwen-Image リリース：ネイティブテキストレンダリングと精密画像編集
Qwen-Image は、最先端の複雑なテキストレンダリングと精密な画像編集機能を提供する 20B MMDiT 画像基盤モデルです。
Qwen GSPO：大規模言語モデルのためのスケーラブルな強化学習
QwenはGroup Sequence Policy Optimization（GSPO）を導入しました。これはシーケンスレベルの強化学習アルゴリズムで、特にMixture-of-Experts（MoE）モデルにおいて、GRPOに比べてトレーニングの安定性と効率を向上させます。
Qwen-MT Turbo リリースノート
Qwen は、92 言語に対応し高いカスタマイズ性と低コストの API を実現した、軽量 MoE ベースの翻訳モデル Qwen-MT（qwen-mt-turbo）をリリースしました。
Qwen3-Coder リリースノート
Qwenは、エージェント的コーディング、ブラウザ使用、ツール使用において最先端のオープンモデル性能を達成し、Claude Sonnet 4と同等のMixture-of-ExpertsモデルであるQwen3-Coderをリリースしました。
Qwen-TTS アップデート: 中国語方言とバイリンガル合成のサポート
Qwenは Qwen-TTS (qwen-tts-latest) のアップデートをリリースし、北京語、上海語、四川語の方言サポートと中国語‑英語バイリンガル合成を導入しました。
Qwen VLo: 統合マルチモーダル理解と生成
Qwen VLo は、単一システムで高品質な画像生成、オープンエンド編集、そして正確な視覚理解を組み合わせることで、知覚と創造のギャップを埋める統合マルチモーダルモデルです。
Qwen3 埋め込みおよびリランカーリリース
Qwenは、Qwen3 基盤モデルをベースにした、最先端のテキスト埋め込み、検索、リランキングを100以上の言語で実現することを目的とした、独自のモデル群である Qwen3 Embedding シリーズをリリースしました。
Qwen3 リリースノート：ハイブリッド思考と多言語 MoE モデル
Qwenは、スケーラブルな推論のためのハイブリッド思考モードと119言語への対応を備えたオープンウェイトモデル群「Qwen3」をリリースしました。
QVQ-Max ビジュアル推論モデルリリース
Qwenは、画像や動画を分析して数学、プログラミング、クリエイティブなタスクの複雑な問題を解決できるビジュアル推論モデルQVQ-Maxをリリースしました。
Qwen2.5-VL-32B リリースノート
Qwenは、強化学習により最適化された視覚言語モデル Qwen2.5-VL-32B-Instruct をリリースしました。このモデルは、優れた数学的推論、細粒度の画像理解、そして人間に合わせた応答を実現します。
QwQ-32B リリースノート / 新機能
Qwenは、スケーリングされた強化学習を活用して、はるかに大きいDeepSeek-R1と同等の性能を達成する320億パラメータの推論モデルであるQwQ-32Bをリリースしました。
QwQ-Max-Preview リリース
Qwenは、Qwen2.5-Maxを基盤としたプレビュー推論モデルであるQwQ-Max-Previewを発表しました。このモデルは、数学、コーディング、およびエージェント関連ワークフローにおいて優れた性能を発揮します。
Qwen2.5-Max リリースノート
Qwenは、20兆トークン以上で事前学習された大規模なMixture-of-Experts (MoE)モデルであるQwen2.5-Maxをリリースし、APIおよびQwen Chatを通じて利用可能になりました。
Qwen2.5-1M リリース：1MトークンコンテキストとvLLMベースの推論フレームワークを備えたオープンソースの7Bおよび14Bモデル
Qwenは、最大100万トークンのコンテキストをサポートするオープンソースのQwen2.5‑7B‑Instruct‑1MおよびQwen2.5‑14B‑Instruct‑1Mモデルをリリースし、最適化されたvLLMベースの推論フレームワークを伴って提供します。このフレームワークはプリフィルを3×〜7×高速化し、GPT‑4o‑miniと同等のショートタスク性能を維持します。
Qwen2.5-VL リリースノート
Qwenは、3B、7B、72Bサイズで利用可能なフラッグシップビジョン言語モデルであるQwen2.5-VLをリリースしました。これにより、高度な視覚エージェント機能、長時間ビデオ理解、構造化ドキュメント解析が導入されます。