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千问 Qwen

阿里千问 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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第 41–60 条 · 共 71 条
8月25日周二
  1. @Alibaba_Qwen67

    通义千问(Qwen)官方账号转发 natolambert 的分析并致谢,该分析用 Codex 解析了 ChatGPT 发布以来的 50 万篇 arXiv AI/ML 论文。数据显示,2024 年约 30% 论文提及美国开源模型、仅 10% 提及中国模型,如今约 40% 提及中国开源 LLM、25-30% 提及美国模型;提及任一 LLM 的论文中有三分之一提到 Qwen,OpenAI 闭源模型以约 37% 居首,Llama 在 2025 年 4 月达到 30% 峰值后持续下滑。提及 LLM 的论文占比已从 2023 年的 10% 升至 50% 以上。

    引用@natolambert@natolambert

    Over the weekend I had Codex parse 500K arXiv AI/ML papers since ChatGPT to understand which open models are used for research. In 2024, ~30% of papers mentioned an American open model and only 10% a Chinese model. Today, ~40% of papers mention a Chinese (open) LLM, and only 25-30% an American one. Chinese models are the default for research. Chinese mentions are still growing while American open models are stagnating. When looking at this data it's important to remember that papers substantially lag model releases, as research takes a long time. Qwen's steady growth is reflective of this, but so is Llama's lasting power. Some more observations: 1. Qwen has been steadily growing, and today 1/3 of papers which mention any LLM mention qwen. OpenAI's closed models are the highest overall, at ~37%. 2. Llama peaked around April of 2025 at 30% of papers which mention any LLM (including ChatGPT etc). Llama 4 was released at about the same time, and Llama has been declining since. 3. Gemini and Claude are less common than the leading open models, mentioned in 10-15% of papers puts them behind all of Qwen, Llama, and DeepSeek. Open models should be and are the foundations of open research. The % of papers mentioning any LLM have been steadily climbing since 2023. | Year | January | April | July | October | | 2023 | 10.43% | 15.39% | 18.69% | 32.18% | | 2024 | 29.70% | 33.93% | 35.70% | 44.25% | | 2025 | 39.23% | 45.28% | 44.94% | 53.52% | | 2026 | 55.49% | 57.26% | 53.14% | TBD Now over 50% of AI papers, from 10% in 2023. Other notes: - Gemma and Mistral hover around 5-10%. - Our beloved fully-open Olmo models have been ~1% since the first release in Jan. 2024. - DeepSeek has a clear jump after R1 in Jan. 2025 - Data derived from the most popular ML arXiv categories: cs. AI, cs. CL, cs. CV, cs. LG, stat. ML Just like our downloads and derivative model data, this is updated daily on the Interconnects Open Model Dashboard.

    推荐理由:引用数据呈现了近三年论文提及开源模型的份额变化,读者可据此观察中美开源模型在研究社区中的位置。

8月24日周一
8月23日周日
  1. @rohanpaul_ai71

    阿里巴巴寻求通过港股配售募资 102 亿美元(约 HK$80B),净收益将 100% 用于 AI 能力建设,包括基础设施扩张。其季度资本开支已接近 100 亿美元,若配售完成将成为港交所上市公司史上最大规模增发。作者指出阿里同时拥有 Qwen、云基础设施和自研 AI 芯片,即使模型定价持续走低也有多种从 AI 需求中获利的路径。

    推荐理由:报道给出阿里为 AI 基建融资的规模与资金用途,可用于观察云厂商资本开支与股权融资的取舍。

8月21日周五
8月20日周四
8月18日周二
8月13日周四
  1. IT Home77

    阿里开放 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型权重:2.4T MoE、激活 95B、原生 256K 上下文

    阿里 Qwen 团队通过魔搭 ModelScope 社区开放 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型权重,总参数 2.4T、每个 Token 激活 95B,原生支持 262,144 Token 上下文并可扩展至 1,010,000 Token。

    推荐理由:官方同时给出 MoE 路由结构、上下文长度与后训练三环节,可据此看清超大规模开源模型在长周期 Agent 任务上的工程取舍。

8月12日周三
  1. LMSYS Blog65

    SGLang 与 Miles 为 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持

    SGLang 与 Miles 宣布 Day-0 支持 Qwen3.8-2.4T-A95B,这是千问最大的开源模型,总参数 2.4T、每 token 激活 95B,采用 69 层 GDN 线性注意力与 23 层 GQA 全注意力 3:1 交错的混合架构,MoE 含 512 专家 top-10 路由。

    推荐理由:SGLang 团队详解 Qwen3.8 混合注意力架构的推理支持方案,给出内核优化、并行布局与实测吞吐数字,可作部署参考。

8月5日周三
8月3日周一
  1. AI前线 · 微信公众号78

    阿里正式发布 Qwen3.8,2.4T 规模,自主编程 16 天做出 Hermes Agent 级框架

    阿里巴巴正式发布新一代基座大模型 Qwen3.8,旗舰版 Qwen3.8-Max 总参数量 2.4 万亿、激活 95B,采用稀疏 MoE 架构与混合注意力机制,支持视觉理解,上下文长度达 1M Tokens。

    推荐理由:原文给出 2.4T MoE 旗舰模型的参数规模、编程能力表现和 API 定价,便于比较其性价比定位。

  2. Qwen Blog67

    Qwen 发布 Qwen3.8-Max,将首次开源 Max 级模型权重

    Qwen 官方发布 Qwen3.8-Max,称为 Qwen 家族迄今最强模型,参数规模达 2.4 万亿,基于 Qwen3.5 架构,在编码、办公和研究等方面全面提升。官方还将首次开源 Qwen-Max 级模型权重,开放权重定于下周发布。

    推荐理由:Qwen 官方宣布新旗舰模型并开源 Max 级权重,读者可据此关注其编码与协作能力变化。

7月15日周三
  1. IT Home78

    国行苹果 AI 功能完成备案,阿里巴巴称千问将集成至 Apple 智能

    网信中国公众号发布的备案信息显示,苹果技术开发(上海)有限公司的 Apple 智能大模型已于 2026 年 7 月 8 日备案,适用场景为苹果手机,国行版 iPhone 的 AI 功能有望加速上线。阿里巴巴回应称,千问将作为 AI 能力集成至 Apple 智能,为 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS 的中国用户带来文本与图像理解、内容生成等能力,用户无需在应用间切换。

    推荐理由:阿里确认千问将集成进 Apple 智能,配合备案信息,读者可了解国行 iPhone AI 能力的推进脉络。

6月16日周二
  1. Tomer Tunguz65

    本地编码栈格局:Qwen 3.6 35B-A3B 提及率居首,Pi 以 49% 领跑智能体框架

    Tomer Tunguz 梳理了一篇 Hacker News 热帖的 500 多条评论,勾勒出本地编码栈的现状:Qwen 3.6 35B-A3B 以 33% 的提及率居首,27B 变体占 20%,DeepSeek Pro 与 Gemma4 31B 进入前四;智能体框架方面 Pi 以 49% 领先,OpenCode 紧随其后达 45%。

    推荐理由:帖子数据勾勒出本地编码模型与智能体工具的占比,并与 Claude 做能力对比,便于判断本地替代的可行边界。

6月2日周二
  1. @alibaba_cloud74

    阿里云发布 Qwen3.7-Plus,一个把视觉与语言统一到同一个智能体基础模型中的多模态智能体模型。官方称其支持 GUI 与 CLI 统一操作、全模态输入的编码与生产力助理,以及感知、推理、grounding 和检索增强问答的视觉智能体能力,并可跨不同智能体框架泛化。该模型现通过阿里云 Model Studio API 提供,同时给出 Qwen Studio 与博客入口。

    推荐理由:官方列出多模态智能体的能力清单与 API 入口,读者可据此判断它在自身工作流中的可用性。

  2. @kimmonismus65

    千问(Qwen)发布多模态智能体模型 Qwen3.7-Plus,将视觉与语言统一到同一智能体底座。官方列出四项能力:GUI 与 CLI 统一操作、全模态输入的编码智能体与生产力助手、具备感知推理定位与搜索增强问答的视觉智能体,以及跨智能体框架泛化,现已通过阿里云 Model Studio 开放 API(Blog:qwen.ai/blog?id=qwen3.7-plus)。转发者 @kimmonismus 认可其多模态表现,但质疑官方为何将自家模型与 GPT-5.4、Opus 4.6 对比。

    引用Qwen (@Alibaba_Qwen)@Alibaba_Qwen

    👏👏 Introducing Qwen3.7-Plus — a multimodal agent model that unifies vision and language into one versatile agent foundation. ✅ Multimodal interactive hybrid agent: unified GUI & CLI operation across visual and text tasks ✅ Versatile coding agent & productivity assistant with full-modality input ✅ Visual Agent: perception, reasoning, grounding, and search-augmented QA ✅ Cross-harness generalization across diverse agent frameworks One model. Sees, thinks, codes, acts.🙌🙌 Now available via API on Alibaba Cloud Model Studio. Try it — let us know what you build.😎 🔗🔗⬇️⬇️ Blog:qwen.ai/blog?id=qwen3.7-plus Qwen Studio:chat.qwen.ai/?models=qwen3.7… API:modelstudio.console.alibabac…

    推荐理由:官方把 Qwen3.7-Plus 与 GPT-5.4、Opus 4.6 并列对比,读者可据此观察多模态智能体模型的竞争位置。

5月27日周三