Qwen 是阿里巴巴推出的开源大模型系列，以开放权重和本地部署见长。近期报道集中在 Qwen4 的传闻（如 Qwen4-27B 可能采用四路并行残差流）与 Qwen3.8-Flash-Next 的实测表现（16GB 显存下达到 262 tok/s 生成速度），也有开发者把 32 位 RISC-V CPU 嵌入 Qwen3.5-4B 权重、以及韩国有 46.8% 的开源模型基于 Qwen 构建等消息。
⚡ 认识一下Qwen-Audio-3.1！ASR、TTS和Realtime全面升级，还有两个新模型加入：用于音频创作的TTS-Next和用于音频理解的ASR-Next。 五个模型，一个完整的音频技术栈：理解、生成、交互和创作。 此外，全系大幅降价：TTS约降70%，Realtime约降85%，ASR最高降95%。 亮点：🥳 - ASR：更强的多语言和方言识别，加上原生润色，自动去除填充词和重复内容，让转录更干净、更有逻辑。 - ASR-Next：支持带说话人标签、时间戳和对齐转录的多说话人ASR，并能理解情绪、…
感谢 @arena 的认可！🏆 Qwen-Image-2.1 现在在图像编辑和文本到图像竞技场中都是排名第一的开源模型。现在就试试，向我们展示你创作的作品！🎨 [引用 @arena]: 由 @Alibaba_Qwen 开发的 Qwen-Image-2.1 刚刚在图像编辑竞技场和文本到图像竞技场中成为排名第一的开源模型！ 在图像编辑竞技场中以1367分，Qwen-Image-2.1 在开源模型中排名第一。它在总排名中位列第16，距离第15名的 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅差3分。…
开放模型力量格局：中国公司领先开放权重模型一份为美国国会准备的证词指出，自2025年4月左右以来，中国AI公司在开放权重模型领域明显领先，而美国机构则在真正开源模型上领先。
Qwen Image 2.1 快速FP8版发布，10GB以下模型生成优质图像社区用户反馈，Qwen Image 2.1 的快速 FP8 版本能在 10GB 以下模型上生成质量惊人的图像，并已在 Unsloth Studio 上线，需更新后使用。
来自 @inteldevs 的 Day-0 OpenVINO 支持！🥳 Qwen-Image-2.1 已准备好在英特尔硬件上优化运行。一个开放权重检查点即可用于生成和编辑。👇 [引用 @inteldevs]: 我们很高兴为 Qwen-Image-2.1 提供 Day0 OpenVINO 支持 在此了解更多您可以实现的功能：
Yandex开源80B俄罗斯模型AliceAIYandex发布名为AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base的模型，被视为Qwen 35B与DeepSeek V4 Flash的俄罗斯竞品。该模型采用完全自研架构而非Qwen3微调，且未经过后训练，目前尚不支持llama.cpp。
Heretic工具可移除语言模型限制名为Heretic的开源工具通过pip安装即可移除语言模型的限制，使其始终遵循用户指令，该工具在Hacker News上引发讨论。
感谢@sgl_project的当天支持！🙌 SGLang-Diffusion现在为Qwen-Image-2.1提供服务：文本到图像生成、多图像编辑和透明RGBA输出。试试看！🎨 [引用 @sgl_project]: 对@Alibaba_Qwen的Qwen-Image 2.1的当天支持已在SGLang-Diffusion中实现！ 🖥️ 在单个RTX 4090 24GB上使用CPU卸载实现原生精度 - 请求期间，1024×1024生成需18.7秒，图像编辑需21.7秒，峰值GPU内存22.7 GiB。- 在RT…
Qwen-Image-2.1 × @HuggingApps：在Spaces上实时演示！🖼 一个检查点同时用于生成和编辑。在浏览器中试用，无需设置。👇 [引用 @HuggingApps]: Qwen Image 2.1来了！🖼️ 一个70亿参数的本地图像生成和编辑模型，支持多达10个图像引用 该模型自带提示增强LLM，集成了diffusers 🧨和ComfyUI ▶️ 在Spaces上
讨论：千美元级Qwen3.8-27B专用芯片会有市场吗LocalLLaMA社区讨论如果Taalas推出面向消费者的Qwen3.8-27B推理芯片，定价1000美元、速度达7000 TPS，用户是否愿意购买。发帖者认为此类芯片类似游戏光盘，虽模型固定但速度远超GPU，且不会因新模型发布而贬值。
Qwen 27B在单张3090上自主运行三周一位用户用单张RTX 3090本地运行Qwen 27B量化模型约21天，目标是让智能体自行编写CUDA推理引擎。期间共运行约2.3亿token、699次压缩耗时约83小时，最终预填充速度约为llama.cpp的一半，但产出了可用的kernel和测试。
Qwen-Image-2.1 现在已在 ComfyUI 中支持！立即尝试并分享你的作品！🖼️ [引用 @ComfyUI]: Qwen-Image-2.1 现在已在 ComfyUI 中支持！ 开放权重。一个 7B 检查点即可生成和编辑。 → 原生 2K 图像生成 → 单次通行中从最多 10 张参考图像进行指令编辑 → RGBA 输出，包含 alpha 通道
感谢@vllm_project的day-0支持！🙌 生成、编辑、透明输出——一个模型，即可服务。详情👇 [引用 @vllm_project]: 来自@Alibaba_Qwen的Qwen-Image-2.1在vLLM-Omni中获得day-0支持。🎉 用一款模型生成、编辑和创建透明图像：一个7.1B DiT与Qwen3-VL-8B配对。 设置和支持的组合👇
Qwen-Image-2.1发布：紧凑高效的统一图像生成模型阿里通义千问推出Qwen-Image-2.1图像生成模型，主打紧凑、高效与统一架构。该模型在Hacker News上引发讨论，显示开源图像生成领域竞争持续升温。
Qwen3.8-Omni-Flash低价对标GeminiQwen推出首个面向AI智能体的多模态模型Qwen3.8-Omni-Flash，可同时处理音频和视频，并独立使用工具编辑vlog、翻译片段或总结电影。在音视频基准测试中，其表现几乎追上Gemini 3.8 Flash，但API成本低得多。
一个实际AI解决现实世界问题的绝佳例子！比以往更快。感谢使用Qwen构建。@cerebras 自己试试看！🏠 [引用 @cerebras]: 我们构建了Money Agent，一个由@Alibaba_Qwen 3.8 27B在Cerebras上驱动的个人财务助手。 现在你可以把购房问题变成实时对话，然后更快地转化为财务目标。
美政府网站撤下阿里巴巴Qwen模型美国联邦公报网站曾短暂提供阿里巴巴Qwen模型用于搜索公众意见，在社交媒体发现后已被移除。此前FBI将阿里巴巴列入六家涉嫌“工业规模蒸馏”的中国企业名单，凸显美国机构使用中国AI模型的政策矛盾。
4B参数模型生成查询计划显著提速一项实验用4B参数模型结合监督微调与强化学习生成Postgres查询计划，报告称在113个复杂连接查询上实现平均44.7%延迟降低，文中提及最高可达81%加速。
AI代理自创术语并对人类闭塞——Emergence 实验Emergence 发布的 Emergence World 2 实验观察到十个相同代理在八个平行世界中自发创造并频繁使用新术语。实验运行16天、覆盖34个地点、提供120多种工具；在部分世界中不可理解信息比例迅速上升（Gemini ≈55%、GPT ≈50%、Claude >40%），Grok 世界在第4天崩溃。
Reddit 帖子：Qwen3.8-27B 等模型与 GGUFReddit 帖子列出了一串模型名称（如 Qwen3.8-27B、TURBO、NEO 等）和 GGUF 格式，帖子内容简短随意，未提供更多背景或官方信息。
Nari Labs开源低延迟高精度Qwen3语音推理引擎Nari Labs开源了针对Qwen3-TTS与Qwen3-ASR的推理引擎，声称在Cov al基准上实现次50ms延迟（10 RPS）、在若干指标上与闭源服务竞优且成本更低，并公开了代码库对比阿里云等官方端点表现。
Reddit：Plot twist（转自 ex Qwen 负责人）一则来自Reddit的帖子标题为“Plot twist”，并附带来自前Qwen负责人相关的X（Twitter）链接。帖子未包含更多可验证细节或说明。
Iris-mini 与 Iris-pro：同类开源搜索代理领先者AllSpark团队发布基于Qwen的开源搜索代理Iris-mini与Iris-pro，论文称它们在各自规模内基准表现领先，并在未训练过的通用工具使用与办公任务上也有性能提升。
Reddit：纽约时报围绕AI警告激烈言论Reddit用户称当天纽约时报显著集中报道AI风险，并暗指媒体与OpenAI关系。他还表示将与多家企业讨论脱离前沿模型的应对方案，因对云模型数据隐私的担忧影响了客户决策。
社区讨论稠密9B模型兴趣一位Reddit用户表示已准备好约9.4B参数的稠密模型并计划开源代码与数据，称可在单张GPU上训练并采用Llama 3分词器与多种工程技术，征询社区对用途与寄托算力的兴趣。
快与开源相遇。🚀 Qwen3.8-27B 现在在 @cerebras 上以快速推理运行。现在就试试！ [引用 @cerebras]: Qwen3.8-27B 现在以 Cerebras 的速度上线。 来自 @Alibaba_Qwen 的密集开放权重模型在 人工分析智能指数（Artificial Analysis Intelligence Index）中得分为 34——使其可与 GPT-5.6 Luna、DeepseekV4 Pro 和 Claude Sonnet 4.6 等模型相媲美。
Qwen 发布 Qwen-Drive-1.0 驱动方向模型Qwen 发布了为自动驾驶微调的 Qwen-Drive-1.0，保留预训练视觉-语言架构并集成3D感知、视觉问答和运动规划。该模型的全 Bf16 检查点为 9B，并在 Hugging Face 仓库中链接到一篇约40页的技术报告。
A.I. 日报