通义千问 Qwen 官方

阿里云通义千问团队推出Qwen2.5系列模型，号称可能是史上最大规模的开源模型发布，在智能与知识能力上实现显著提升。

阿里通义千问开源Qwen2.5-Coder系列代码大模型，其中32B版本在编程能力上达到开源SOTA水平，可匹配GPT-4o，并推出从1.5B到32B的多样化尺寸矩阵。

阿里云通义千问团队正式推出Qwen2.5-Turbo版本，将模型上下文长度从128K大幅扩展至100万tokens，相当于约100万英文单词的处理能力。

阿里通义千问团队推出QwQ模型，该模型以哲学思辨为内核，强调在数学、编程等领域保持质疑与探索精神。

通义千问团队提出QVQ模型，尝试将视觉理解能力融入大语言模型，以提升AI的认知与推理能力。该模型已在多个开源平台发布。

针对大语言模型在数学推理中可能产生计算错误或逻辑漏洞的问题，通义千问团队提出过程监督新思路，旨在提升推理过程的可信度。

阿里云通义千问团队开源一项MoE大模型训练优化技术，通过全局批次负载均衡策略，显著提升混合专家模型训练效率。

阿里云通义千问团队正式推出新一代视觉语言模型Qwen2.5-VL，在视觉理解能力上实现显著突破，提供3B、7B、72B三种规格的开源版本。

继Qwen2.5-Turbo后，通义千问开源两款支持百万token上下文的模型Qwen2.5-7B/14B-Instruct-1M，并同步发布推理框架支持。

通义千问团队正式推出Qwen2.5-Max模型，聚焦超大规模混合专家模型的智能提升路径，为行业提供新的技术探索方向。

阿里云通义千问团队推出QwQ-Max-Preview预览版模型，该模型基于Qwen2.5-Max架构开发，为开发者提供早期体验机会。

通义千问团队发布QwQ-32B模型，重点探索强化学习在大语言模型训练中的扩展潜力，旨在通过RL技术提升模型的推理与复杂任务处理能力。

阿里云通义千问团队在Qwen2.5-VL系列基础上，通过强化学习优化并开源了32B参数的视觉语言模型Qwen2.5-VL-32B-Instruct。

通义千问推出新一代旗舰多模态模型Qwen2.5-Omni，实现文本、图像、音频、视频的端到端处理，并支持实时流式响应与语音合成。

阿里云通义千问团队正式发布视觉推理模型QVQ-Max，该模型不仅能理解图像视频内容，还能进行信息分析与推理，在数学、编程、艺术创作等多个领域展现能力。

阿里云通义千问正式推出Qwen3系列大语言模型，在代码、数学等多项基准测试中表现优异，其中旗舰模型Qwen3-235B-A22B与当前主流顶级模型性能相当。

通义千问基于Qwen3基础模型发布全新文本嵌入与重排序专用模型系列，在多语言理解与检索任务中实现领先性能。

通义千问团队发布新一代多模态模型Qwen VLo，该模型在理解图像内容的基础上，首次实现了高质量图像生成能力，完成了从感知到创造的闭环。

通义千问发布Qwen-TTS最新版本，新增支持北京话、上海话和四川话三种方言语音合成，语音自然度达到人类水平。

通义千问团队正式推出Qwen3-Coder系列代码模型，其中旗舰版本Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct在智能体编程、浏览器操作及工具使用等任务上达到开源模型新高度。

通义千问基于Qwen3推出Qwen-MT Turbo版本，通过强化学习技术显著提升翻译准确性与语言流畅度，支持92种主要语言与方言。

针对现有强化学习算法在长周期训练中易出现模型崩溃的问题，通义千问研究团队提出新型GSPO算法，旨在为大语言模型的规模化强化学习训练提供稳定基础。

通义千问团队发布20B参数规模的Qwen-Image图像基础模型，在复杂文本渲染与精细图像编辑方面实现突破。

基于200亿参数Qwen-Image模型开发的Qwen-Image-Edit正式发布，该模型将文本渲染能力扩展至图像编辑领域，实现语义与外观的双重控制。

通义千问发布首个安全护栏模型Qwen3Guard，基于Qwen3基础模型微调，可实时检测提示与回复的安全性，支持多语言环境。

阿里巴巴发布视频生成模型HappyHorse 1.1版本，在生成质量、分辨率、运动一致性、文本对齐和效率五大维度实现全面升级。