阿里千问开源 Qwen-Drive-1.0-4B 自动驾驶视觉语言模型

阿里巴巴正式推出 Qwen-UI-Agent，一个以真实世界为中心的 GUI 智能体基座模型，覆盖移动端、电脑端、网页端及深度搜索（DeepSearch）环境。

面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数，在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型，相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB，支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成，现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。

阿里巴巴视频生成模型 HappyHorse1.0 开启灰度测试，支持生成15秒多镜头叙事视频，具备多画幅适配和1080P超分输出功能。官网720P视频生成刊例价为0.9元/秒，千问App上体验价格低至0.44元/秒。大众用户可通过千问App使用，还能创作粤语、英语、法语、韩语等多种语言的剧情短片。该模型此前登顶AI Video Arena排行榜，并将于5月份正式发布商用。

微信 AI 宣布开源通用多模态嵌入模型 WeMM-Embedding，含 2B、4B、9B 三个版本，支持文本、图像、视频、视觉文档及交错多模态输入。模型基于 Qwen3.5 多模态架构，WeMM-Embedding-9B 在 MMEB-v2 榜单以 80.6 分位列第一；该模型已大规模部署于视频号、直播、公众号、电商与朋友圈的推荐与搜索系统，日调用量达 10 亿量级。

阿里千问宣布 Qwen3.8-Max 升级到 0902 版本，围绕编程和专业办公进行后训练，CodeArena 前端编程总榜提升 22 分至 1691 分夺得冠军。

阿里通义千问团队发布 Qwen3.8-Flash，这是一款 125B 参数的多模态 MoE 模型，每 token 激活 6B 参数，原生支持 262，144 tokens 上下文，并可通过 YaRN 扩展至 1M tokens。

阿里千问将于北京时间 08 月 26 日 23：00 在魔搭社区开源 Qwen3.8-Flash-Next 及 Qwen3.8-Flash-Next-FP8 两个版本。该模型是基于下一代 Qwen4 架构构建的多模态 MoE 模型，官方提前发布架构改进，以便社区为完整 Qwen4 模型家族做好准备。

汤森路透发布首款大语言模型Thomson，基于阿里千问Qwen3.5-397B构建，研发成本约4000万美元，外界流传的45万美元仅为最后一次训练成本。该模型在Stanford LegalBench得分0.823，落后于Gemini 3.1 Pro和GPT-5.5。汤森路透称不采用闭源模型是因外部模型长期成本较高且无法高自由度调整。

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。

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。