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「Qwen」の検索結果：全46件
作者｜Yoky 微信｜yokyliu617 Qwen在一个月里，自己改了自己33次。 不是改了33次回答，也不是多跑了33次评测。它开始自己搭训练流程、自己构造数据、自己设计实验、自己定位能力缺陷，再把结果送进下一轮训练。 9月22日，阿里巴巴在云栖大会上集中公布大模型进展：基于新一代架构的Qwen4已经在训练中，未来Qwen4.5、Qwen5等版本将扩展…
Techub News 消息，Qwen 组织在模型托管平台 HuggingFace 上架了新模型权重「Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo」。权重上架通常早于官方正式发布。 页面信息显示，该模型为图像处理相关模型。（HuggingFace 新权重）
Techub News 消息，阿里巴巴旗下 AI 团队 Qwen 发布了 Qwen-Audio-3.1 系列模型，包含五个用于语音识别、文本转语音和实时交互的模型。语音识别模型提升了多语言和方言识别能力，并自动清理填充词和重复内容。ASR-Next 模型增加了带时间戳的多说话人识别，并能检测情绪、环境音和机器噪音。文本转语音模型支持多语言合成。 同时，阿里巴巴大幅降低了其 AI 音频服务的价格，部分服务降价幅度高达 95%。（The Decoder）
Techub News 消息，阿里研究员在公开活动中透露，未来 Qwen4.5、Qwen5 等版本的通义千问模型将扩展至 5-10T 参数规模。此举旨在进一步提升模型性能与能力边界。 （量子位）
Techub News 消息，Qwen 推出其首款专为 AI 智能体设计的多模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash。该模型能同时处理音频和视频，并独立使用工具来编辑视频博客、翻译视频片段或总结电影内容。 在音视频基准测试中，其性能几乎与 Google 的 Gemini 3.8 Flash 模型相当，但 API 调用成本仅为后者的一小部分。（The Decoder）
Techub News 消息，AI 模型公司 PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 27B 模型。该模型是 Qwen3.8 27B 的三元权重版本，体积仅 5.93 GB（FP16 版本为 53.80 GB），在 20 项基准测试中平均性能保留率达 98.2%。模型支持文本与图像输入，上下文长度达 262K token，并可在 RTX 5090 等消费级硬件上运行。 模型采用 Apache 2.0 许可，权重已开源。其架构与 Qwen3.8 27B 保持一致，参数总量 27.36B，其中语言主干 24.35B，嵌入层与语言模型头 2.54B，视觉模块 0.47B。模型使用三元量化技术，绝大多数权重仅取 -1、0、+1 三个值，配合共享的 FP16 缩放因子，实现高压缩比。 性能评估显示，模型在数学与代码任务上保留率超 99%，但在长程智能体任务（如 Terminal-Bench 2.1）上性能下降较明显。实测中，RTX 5090 解码速度达每秒 142.5 token，RTX 4090 为 96.7 token/s，苹果 M5 Max 笔记本为 46.8 token/s。（MarkTechPost）
Techub News 消息，AllSpark团队发布了Iris-mini和Iris-pro两款开源搜索智能体，其基于Qwen模型开发，在同等规模的开源权重模型中基准测试表现领先。论文显示，其训练数据与模型即使在未经专门训练的任务上，如通用工具使用和办公工作，性能也有所提升。（The Decoder）
Techub News 消息，阿里巴巴通义千问团队发布 Qwen3.8-Flash-Next 模型，该模型采用混合专家架构，每令牌仅激活 1250 亿参数中的 60 亿。其训练成本仅为竞争对手的九分之一，但在编码和办公基准测试中超越了 DeepSeek-V4-Flash 和 Claude Opus 4.6 等更大模型，为 OpenAI 和 Anthropic 带来更多定价压力。 该模型预览了 Qwen4 架构，旨在实现“终极成本效益”。（The Decoder）
Techub News 消息，阿里巴巴通义千问团队提前一天预告其下一代模型架构 Qwen 3.8-Flash-Next，并称其规格显示该模型能以极低功耗运行接近前沿规模。 Qwen 3.8-Flash-Next 将作为 Qwen 4 的预览版发布，展示了阿里在 AI 模型效率与性能方面的进展。（Decrypt）
Techub News 消息，阿里巴巴旗下 Qwen 模型下载量已突破 30 亿次，超越 Meta 和 Google 成为全球下载量最大的 AI 模型。 Qwen 为阿里云开发的开源大语言模型系列，此次下载量里程碑标志着中国 AI 模型在全球开发者市场取得重要突破，反映开源策略在推动技术普及方面的成效。（彭博社）
Techub News 消息，阿里巴巴 Qwen 团队发布多模态工具层并集成至 Qwen-Agent 框架，使 AI Agent 可原生处理图像、视频和文档，无需额外适配器。该框架支持 RAG 检索增强生成和代码解释功能。 该工具层基于 Qwen3.5 系列（支持百万 Token 上下文）及 8 月发布的 Qwen3.8-Max 旗舰模型，后者拥有 2.4 万亿参数，采用混合专家架构。阿里承诺将开源 Qwen3.8-Max 权重，延续此前开源策略。（CryptoBriefing）
