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就在刚刚，阿里巴巴正式免费开源了两款全新的多模态模型——Qwen3-VL-Embedding（多模态向量模型）和 Qwen3-VL-Reranker（多模态重排序模型），首次在开源体系中系统性补齐了多模态 RAG 在“向量化检索 + 精排重排”两个关键环节上的能力空白。这两个模型是基于强大的Qwen3-VL基础模型构建的专用多模态向量与重排（Reranking）模型。
就在今日，阿里巴巴Qwen团队重磅推出Qwen3-VL-2B和Qwen3-VL-32B两款视觉语言模型，这些dense架构的创新之作，将多模态AI的强大能力压缩进更紧凑的框架中，显著降低了部署门槛。 作为Qwen3系列的最新扩展，它们在保持顶级性能的同时，支持从边缘设备到云端的无缝应用——想象一下，一款手机App就能实时分析2小时视频，或从模糊手写笔记中提取精确信息。这不仅仅是参数缩减，更是AI普惠化的关键一步，帮助开发者以更低的成本实现视觉智能的突破。
就在刚才，阿里云Qwen团队推出了两个多模态理解大模型Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B，本次发布的模型是较小参数规模的模型，可以用于消费级硬件（手机/PC）等，且都是稠密架构。
今日，QwenTeam 正式发布了全新一代多模态视觉语言模型 —— Qwen3-VL 系列。这是 Qwen 家族迄今为止最强大的视觉语言模型，在视觉感知、跨模态推理、长上下文理解、空间推理和智能代理交互等多个维度全面提升。旗舰开源模型 Qwen3-VL-235B-A22B 已经上线，并提供 Instruct 和 Thinking 两个版本，前者在视觉感知上全面对标并超过 Gemini 2.5 Pro，后者则在多模态推理基准上创下新纪录，成为开源阵营的最强视觉理解大模型。
几个小时前，阿里一次更新了3个大模型，分别是开源的全模态大模型Qwen3-Omni、开源的图像编辑大模型Qwen3-Image-Edit和不开源的语音识别大模型Qwen3-TTS。本次发布的3个模型均为多模态大模型，可以说阿里的大模型真的是全面开花，节奏很快！
继阿里刚发布Qwen3-ASR模型之后，Qwen团队又在社区提交了全新的Qwen3-Next代码。这意味着阿里即将开源Qwen3家族的新成员。这个模型最大的特点是架构变化很大，与此前Qwen系列很不一样。
阿里发布了全新的语音识别大模型Qwen3-ASR-Flash，该模型是Qwen3系列模型中首个语音识别大模型，中英文语音识别错误率低于GPT-4o-transcribe和Gemini 2.5 Pro。不过，该模型目前仅通过API提供，不开源！
阿里巴巴的 Qwen Code 是一款开源的命令行 AI 工具，旨在提升开发者的编程效率，特别适用于处理大型代码库和复杂的开发任务。 2025年8月9日，阿里宣布提供每天2000次的免费Qwen Code服务，应该是满足大多数开发者的日常需求了。
就在刚才，阿里开源了Qwen Image大模型，这是阿里千问团队开源的高质量图片生成和编辑的大模型。这份发布迅速在AI社区引起了广泛关注，其核心并非又一个单纯追求图像美学或真实感的模型，而是直指一个长期存在的行业痛点：在图像中进行复杂、精准、尤其是高保真的多语言文本渲染。
阿里今天开源了一个Qwen3-235B-A22B模型的小幅更新版本，命名为Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，这是一个只支持带推理过程的模型，而四天前，阿里还开源了Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507，一个不支持推理过程的模型。这2个版本模型去除了Qwen3此前的一个模型的混合架构模式（即一个模型同时支持thinking和non-thinking），而是拆分成2个不同的版本。阿里官方说这是从社区获得了反馈之后决策的。
阿里宣布开源第三代编程大模型Qwen3-Coder-480B-A35B，该模型是Qwen3编程大模型中第一个开源的版本，同时官方还基于Google的Gemini CLI改造并开源了阿里自己的命令行编程工具Qwen Code，完全免费使用。
2025年6月26日，阿里达摩院正式发布了全新的Qwen VLo大模型。这是继QwenVL和Qwen2.5 VL后，阿里在多模态大模型领域又一具有里程碑意义的创新。Qwen VLo是一款统一的多模态理解与生成模型，不仅具备深度理解图片与文本内容的能力，更能基于这种理解实现高质量和高度一致的图像生成与编辑，真正跨越了“感知”与“创造”的界限。
Qwen3 是阿里于 2025 年 6 月开源的新一代大模型系列，共发布了 8 个不同参数规模的模型，覆盖从 6 亿到 2350 亿参数的范围，融合了稠密模型和 MoE 架构。值得注意的是，此次未包含此前广受关注的 Qwen-72B 稠密模型版本，阿里表示从 Qwen3 起，超过 30B 参数的模型将统一采用 MoE 架构以优化性能和效率。
阿里巴巴Qwen团队发布了全新的Qwen3 Embedding系列模型，这是一套基于Qwen3基础模型构建的专用文本向量与重排（Reranking）模型。该系列模型凭借Qwen3强大的多语言理解能力，在多项文本向量与重排任务的Benchmark上达到了SOTA水平，其中8B尺寸的向量模型在MTEB多语言排行榜上排名第一。Qwen3 Reranker模型在多个评测基准上同样大幅超越了现有的主流开源竞品。
阿里巴巴刚刚开源了第三代千问大模型，Qwen3系列包含了8个不同参数规模的大模型，最大达到2350亿参数规模，最小仅6亿参数规模。本次发布的Qwen3系列是推理大模型和常规的大模型混合版本，即Qwen3可以根据输入问题的情况自动选择是否进行推理。
Qwen2.5-Omni-7B是阿里巴巴发布的一款端到端全模态大模型，支持文本、图像、音频、视频（无音频轨）的多模态输入与实时生成能力，可同步输出文本与自然语音的流式响应。目前，该模型在HuggingFace以Apache2.0协议开源，可以免费商用授权。
Qwen系列大语言模型是阿里巴巴开源的大语言模型。最早的Qwen模型在2023年8月份开源，当时只有70亿参数规模模型，随后阿里巴巴不断开源新的模型，最高参数规模达到了700亿，版本也从1.0升级到2024年3月份的1.5，再到今天发布的Qwen2系列。Qwen已经开源了几十个不同参数规模的大模型。此次发布的Qwen2.0系列不仅在评测任务上超过了现有的开源模型，也在实际应用中有非常好的表现。
Qwen1.5系列是阿里开源的一系列大语言模型，也是目前为止最强开源模型之一。Qwen1.5是Qwen2的beta版本，此前开源的模型最大参数规模都是720亿，和第一代模型一样。就在刚刚，阿里开源了1100亿参数规模的Qwen1.5-110B模型。评测结果显示MMLU略超Llama3-70B和Mixtral-8×22B。我们实测结果，相比Qwen1.5-72B模型来说，复杂任务的逻辑提升比较明显！
编程大模型是当前大语言模型里面最重要的一类。一般是基础大模型在预训练之后，加入代码数据集继续训练得到。在代码补全、代码生成方面一般强于常规的大语言模型。阿里最新开源的70亿参数大模型CodeQwen1.5-7B在HumanEval评测结果上超过了GPT-4早期版本，表现异常地好！
阿里巴巴最新开源了320亿参数的大语言模型Qwen1.5-32B，这个模型在各项评测结果中都略超此前最强开源大模型Mixtral 8×7B MoE，比720亿参数的Qwen-1.5-72B模型略差。但是一半的参数意味着只有一半的显存，这样的性价比极高。
阿里巴巴的通义千问一直是开源领域最强大的大模型之一。就在今天，阿里巴巴首次开源了他们家的MoE技术大模型Qwen1.5-MoE-A2.7B，这个模型是使用现有的Qwen-1.8B模型作为起点，通过类似merge技术进行合并得到的。
今天阿里巴巴开源了他们家第二代的Qwen系列大语言模型（准确说是1.5代），从官方给出的测评结果看，Qwen1.5系列大模型相比较第一代有非常明显的进步，其中720亿参数规模版本的Qwen1.5-72B-Chat在各项评测结果中都非常接近GPT-4的模型，在MT-Bench的得分中甚至超过了此前最为神秘但最接近GPT-4水平的Mistral-Medium模型。
通义千问是阿里巴巴开源的一系列大语言模型。Qwen系列大模型最高参数量720亿，最低18亿，覆盖了非常多的范围，其各项评测效果也非常好。而昨天，Qwen团队的开发人员向HuggingFace的transformers库上提交了一段代码，包含了Qwen2的相关信息，这意味着Qwen2模型即将到来。
Qwen系列是阿里巴巴开源的一系列大语言模型。在此前的开源中，阿里巴巴共开源了3个系列的大模型，分别是70亿参数规模和140亿参数规模的Qwen-7B和Qwen-14B，还有一个是多模态大模型Qwen-VL。而此次阿里巴巴开源了720亿参数规模的Qwen-72b，是目前国内最大参数规模的开源大语言模型，应该也是全球范围内首次有和Llama2-70b同等规模的大语言模型开源。
