阿里通义Qwen团队发布Qwen3.8-LiveTranslate，实时翻译平均延迟降至2.3秒、支持60种语言

Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60，000 小时高质量数据（50，000 小时机器人轨迹 + 10，000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。…

PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 27B，将 Qwen3.8 27B 转为三值权重，模型仅 5.93 GB（FP16 为 53.80 GB），Apache 2.0 开源，官方称在 20 个基准上保留母模型 98.2% 的平均分，支持文本与图像输入和 262K token 上下文。

阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash，称其为首款围绕智能体能力构建的全模态模型，接受文本、图像、音频和视频输入并返回文本，上下文窗口为 1M tokens。

Z.ai 与 Qwen 各自独立推出了近乎相同的架构：3：1 线性混合、压缩索引器、门控残差与 Muon 训练。两家中国 AI 实验室在未互通的情况下，于模型设计上实现了趋同。

阿里 Qwen 团队发布开源权重多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next，125B 主干搭配 51B N-gram 嵌入表和 4B 多 token 预测模块，每个 token 仅激活 6B 参数，被视为 Qwen4 架构的早期预览。

Qwen 发布 Qwen3.8-LiveTranslate，采用 Interleave 架构与 Hybrid-MoE Thinker-Talker 设计重构实时同声传译，平均滞后（LAAL）从上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒。

Qwen 发布下一代原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图像、音频和视频输入及 1M token 上下文窗口，29 项评测平均分较 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超过 25%，音频输入每小时价格下降超过 98%，音视频输入每小时价格下降超过 93%。

通义千问发布 Qwen3.8-Max-0902，在 Code Arena： WebDev 以 1，691 分首次亮相即排名总榜第一，并以混合价 $5/MToken 成为 Pareto 前沿上得分最高的模型，现已可在 QwenCloud 试用。

Unsloth 推出 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 量化版本，称该 125B MoE 多模态模型性能超过 Claude-Opus-4.6 （Max），可在 75GB RAM 上本地运行，无需 GPU VRAM。

通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。