Qwen3.8-Max 發佈說明 / 更新內容
Qwen 已發佈 Qwen3.8-Max，這是一個 2.4 兆參數的模型，專為自主編碼、專業工作流與長週期任務而設計，開源權重將於下週抵達。
Qwen-Image-3.0 版本說明
Qwen-Image-3.0 是第三代圖像生成模型，聚焦於真實感與實用性，支援 4.5k 令牌輸入以處理複雜版面、10px 小字渲染，並原生支援 12 種語言。
Qwen-AgentWorld 發布：七個領域的語言世界模型及其對通用代理的影響
Qwen 推出 Qwen‑AgentWorld，一個模擬七種代理環境的語言世界模型，透過可控模擬與統一的下一狀態預測提升通用代理的效能。
Qwen 機器人套件：統一的導航、操作與世界建模基礎模型
Qwen 推出了 Qwen‑Robot 套件——三個基礎模型（RobotNav、RobotManip、RobotWorld），將語言轉換為導航、操作和世界預測動作，使得在數十種形態下的統一代理機器人得以實現。
Qwen-RobotWorld：無限世界給具身代理人
Qwen-RobotWorld 是一個統一的世界模型，使用自然語言作為通用的動作介面，以實現跨情境的物理泛化，涵蓋 20 多種機器人形態。
Qwen-RobotManip：對齊解鎖機器人操作基礎模型的規模化
Qwen-RobotManip 是一個視覺-語言-動作（VLA）基礎模型，透過統一的對齊框架與人類到機器人的資料合成管線，實現了在多樣化機器人形態與分布外任務上的最先進泛化能力。
Qwen-RobotNav：可擴展的代理系統導航模型
Qwen-RobotNav 是基於 Qwen3-VL 的統一導航模型，透過將視覺上下文視為可在推論時控制的介面，實現在五個導航領域的最先進表現。
Qwen3.7-Plus 版本說明 / 新功能
Qwen3.7-Plus 是一個多模態代理模型，將視覺與語言統合，能在 GUI 與 CLI 環境中運作，以應對複雜的軟體工程與生產力自動化任務。
Qwen-VLA：統一視覺-語言-行動建模以實現具身智慧
Qwen-VLA 是一個通用的視覺-語言-行動模型，將機器人操作、視覺-語言導航以及跨具身控制統一於單一的通用策略模型中。
Qwen3.7-Max 代理模型發布
Qwen 發布了 Qwen3.7-Max，一款專注於代理的基礎模型，擅長程式碼編寫、辦公自動化以及超長時程自主任務，現已透過阿里雲 Model Studio 提供。
Qwen3.5-LiveTranslate-Flash 版本說明
Qwen3.5-LiveTranslate-Flash 是基於 Qwen3.5-Omni 的同聲傳譯模型，提供即時、多模態的翻譯，支援 60 種語言，具備超低延遲與語音克隆功能。
Qwen-Scope 可解釋性工具包發布
Qwen 發布了 Qwen-Scope，一款使用稀疏自編碼器（SAE）將 Qwen3 與 Qwen3.5 模型的隱藏表示分解為可解釋特徵，以進行模型優化的可解釋性工具包。
FlashQLA：適用於 CP / 反向傳播的融合線性注意力核心（針對 GDN）
Qwen 已開源 FlashQLA，這是一個基於 TileLang 的高效能線性注意力核心庫，能在 NVIDIA Hopper GPU 上為門控增量網路（GDN）層提供 2‑3 倍的前向與 2 倍的反向加速。
Qwen3.6-27B 版本說明 / 新功能
Qwen 已發布 Qwen3.6-27B，一款密集的 270 億參數多模態模型，在所有主要代理式編程基準測試上超越了更大的 Qwen3.5-397B-A17B。
Qwen3.6-Max-Preview 版本說明 / 新功能
Qwen3.6-Max-Preview 是 Qwen 推出的專有預覽模型，在代理式程式編寫、世界知識與指令遵循方面較 Qwen3.6-Plus 有所提升。
Qwen3.6-35B-A3B 發布說明
Qwen 已發布 Qwen3.6-35B-A3B，這是一個開源的混合專家模型，擁有 350 億總參數與 30 億活躍參數，在代理式編碼與多模態推理方面可與更大型的密集模型相抗衡。
沙達根中央市場招牌垂直文字（2024 年）– “2006”
2024 年沙達根中央市場主招牌右側的垂直文字為「2006」。
Qwen3.5-Omni 版本說明
Qwen 宣佈了 Qwen3.5-Omni，一款能處理文字、圖像、音訊與影片的全新全模態大型語言模型，支援 256k 上下文、113 種語言的語音辨識、36 種語言的語音合成，並新增即時功能，如語意中斷、網路搜尋、語音控制與語音克隆。
Qwen3.5-Max-Preview 在 LMSys Arena 的發佈
Qwen 已將 Qwen3.5-Max-Preview 部署至 LMSys Arena，供社群評估，並於兩週內完成正式發布。
Qwen 3.5‑397B‑A17B 釋出：混合線性注意力 MoE 模型，具備 1 M 令牌上下文與最先進的多模態效能
Qwen 3.5‑397B‑A17B 是一個 397 0 億參數的多模態模型，每個令牌僅啟用 170 億參數，在語言、程式碼、推理與視覺任務上達到最先進的表現，同時比前代快至 19 倍。
Qwen-Image-2.0 發布：專業資訊圖表與寫實渲染
Qwen-Image-2.0 是一個統一的圖像生成與編輯模型，支援 1k 令牌指令以製作專業資訊圖表，並具備原生 2K 解析度以實現高保真寫實渲染。
Qwen3-Coder-Next 釋出：高效能代理式編碼模型
Qwen3-Coder-Next 是一個基於混合注意力與 MoE 架構的開放權重模型，在 SWE-Bench Verified 上達到超過 70% 的成功率，提供與規模大 10‑20 倍模型相當的效能。
Qwen3-ASR 與 Qwen3-ForcedAligner 發布
Qwen 已開源 Qwen3‑ASR（1.7B 與 0.6B）以及 Qwen3‑ForcedAligner‑0.6B，提供最先進的多語言語音辨識與非自回歸時間戳預測，並採用 Apache 2.0 授權。
Qwen3-Max-Thinking 發布說明
Qwen 已發布 Qwen3-Max-Thinking，這是一款旗艦推理模型，具備自適應工具使用與多輪測試時縮放策略，以與 GPT-5.2-Thinking 與 Claude-Opus-4.5 競爭。
Qwen3-TTS 版本說明：開源語音設計、克隆與生成
Qwen 已開源 Qwen3-TTS 系列，提供 0.6B 與 1.7B 兩種規模的模型，支援高保真語音克隆、以自然語言進行語音設計，以及跨 10 種語言的超低延遲串流語音生成。
Qwen3-VL-Embedding 與 Qwen3-VL-Reranker 發布
Qwen 已發布 Qwen3-VL-Embedding 與 Qwen3-VL-Reranker，這是一系列針對文字、圖像、螢幕截圖與影片進行高精度跨模態檢索的多模態模型。
Qwen-Image-2512 發行說明 / 新功能
Qwen-Image-2512 是 Qwen-Image 文本到圖像模型的十二月更新，顯著提升了人物寫實度、自然細節渲染以及複雜文字版面配置的準確性。
Qwen-Image-Edit-2511 發行說明
Qwen-Image-Edit-2511 是一個更新的圖像編輯模型，提升了角色一致性，整合了社群 LoRA，並增強了幾何推理與工業設計能力。
Qwen3‑TTS‑VD‑Flash 與 Qwen3‑TTS‑VC‑Flash 發布：可控語音設計與快速多語言語音克隆
Qwen 推出 Qwen3‑TTS‑VD‑Flash 用於自然語言語音設計，並推出 Qwen3‑TTS‑VC‑Flash 用於 3 秒多語言語音克隆，兩者在可控性與準確性上均超越領先的 TTS 系統。
Qwen-Image-Layered：層次分解以實現內在可編輯性
Qwen-Image-Layered 是一個新模型，能將圖像分解為多個 RGBA 層，允許獨立操作圖像組件而不影響其他內容。
Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01 發行說明
Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01 是一個升級的原生多模態模型，提升了即時音視互動、系統提示控制，以及跨文字、圖像、音訊與影片等多種模態的多語言支援。
SAPO：一種穩定且高效能的強化學習方法，用於訓練大型語言模型
Qwen 推出 Soft Adaptive Policy Optimization（SAPO），這是一種以平滑、受溫度控制的 gating 函數取代硬裁剪的 RL 方法，旨在提升 LLM 訓練的穩定性與樣本效率。
Qwen3-TTS-Flash 更新：49 種音色、10 種語言與 9 種方言
Qwen3-TTS-Flash 是一款旗艦級文字轉語音模型，支援 49 種高品質音色、10 種語言以及 9 種中文方言，具備改進的韻律與自然的語速。
Qwen DeepResearch 2511 發布
Qwen 已發布 Qwen DeepResearch 2511，這是一款利用多代理協作機制的 AI 研究助理，旨在減少初始靈感與深度技術驗證之間的摩擦。
Qwen3Guard 發布：LLM 的即時安全防護欄桿
Qwen 推出 Qwen3Guard，一個安全防護模型家族，提供 Gen 與 Stream 兩種變體，能對提示與回應進行即時且多語言的安全分類。
Qwen-Image-Edit 版本說明
Qwen-Image-Edit 是一個 20B 參數的影像編輯模型，透過結合 Qwen2.5-VL 與 VAE Encoder，實現精確的語意與外觀編輯，並支援雙語文字修改。
Qwen-Image 發布：原生文字渲染與精準影像編輯
Qwen-Image 是一個 20 億參數的 MMDiT 影像基礎模型，提供最先進的複雜文字渲染與精準影像編輯功能。
Qwen GSPO：可擴展的語言模型強化學習
Qwen 推出群組序列策略優化（GSPO），這是一種序列級別的 RL 演算法，較 GRPO 在訓練穩定性與效率上有顯著提升，尤其適用於 Mixture-of-Experts（MoE）模型。
Qwen-MT Turbo 發行說明
Qwen 已發布 Qwen-MT（qwen-mt-turbo），這是一款基於輕量化 MoE 的翻譯模型，支援 92 種語言，具備高度可客製化且 API 成本低廉。
Qwen3-Coder 發行說明
Qwen 已發布 Qwen3-Coder，一款 Mixture-of-Experts 模型，在代理程式編寫、瀏覽器使用與工具使用方面達到最先進的開源模型表現，與 Claude Sonnet 4 相當。
Qwen‑TTS 更新：支援中文方言與雙語合成
Qwen 已發布 Qwen‑TTS（qwen-tts-latest）的更新，加入對北京話、上海話與四川話方言的支援，並提供中英雙語合成。
Qwen VLo：統一的多模態理解與生成
Qwen VLo 是一個統一的多模態模型，透過結合高品質影像生成、開放式編輯與精確的視覺理解，在單一系統中彌合感知與創作之間的鴻溝。
Qwen3 嵌入與重排序模型發布
Qwen 已發布 Qwen3 嵌入系列，這是一套基於 Qwen3 基礎模型的專有模型，旨在提供最先進的文本嵌入、檢索與重排序，支援超過 100 種語言。
Qwen3 版本說明：混合思考與多語言 MoE 模型
Qwen 已發布 Qwen3，這是一系列開放權重模型，具備可擴展推理的混合思考模式，並支援 119 種語言。
QVQ-Max 視覺推理模型發布
Qwen 已發布 QVQ-Max，一款能夠分析圖像與影片，解決數學、程式設計與創意任務等複雜問題的視覺推理模型。
Qwen2.5‑Omni 發布：即時互動的端到端多模態模型
Qwen 已發布 Qwen2.5‑Omni，一款端到端多模態模型，能處理文字、圖像、音訊與影片，並即時產生串流文字與自然語音回應。
Qwen2.5-VL-32B 發布說明
Qwen 已發布 Qwen2.5-VL-32B-Instruct，一款透過強化學習優化的視覺語言模型，具備卓越的數學推理能力、細緻的影像理解以及符合人類偏好的回應。
QwQ-32B 版本說明 / 新功能
Qwen 已發布 QwQ-32B，這是一個 320 億參數的推理模型，利用縮放強化學習來達到與更大的 DeepSeek-R1 相媲美的性能。
QwQ-Max-Preview 發布
Qwen 已推出 QwQ-Max-Preview，這是一個基於 Qwen2.5-Max 的預覽推理模型，在數學、編碼和 Agent 相關工作流程中表現出色。
Qwen2.5-Max 發布說明
Qwen 已發布 Qwen2.5-Max，一種在超過 20 兆個標記上預訓練的大規模混合專家 (MoE) 模型，可透過 API 和 Qwen Chat 使用。