Qwen 发布 Qwen3.8-Omni-Flash，并推出 Qwen-Live-Harness 与 Qwen-MM-Plugins 两个配套框架

IFM 发布 7B Dense 小模型 K2-Horizon-7B，AA Bench 得 21 分，接近 Qwen3.6-27B 的 22 分，作者称其在 BrowseComp 测试中超过 GPT-5 与 DeepSeek-V4，SWE-bench Verified 和 Terminal Bench 分数也很亮眼。

DeepSeek R1 长思考表现从 71.0% 飙升至 86.7%，并将 R1 生成的长思维链蒸馏到 Qwen-1.5B、7B、14B 小模型，运行时给足思考预算后解题能力随思考长度正相关暴涨。作者借此回顾去年 ollama 将 deepseek-r1-distilled-qwen-7b 当作 deepseek 装到用户电脑上的事件。

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。

阿里巴巴发布 Qwen3.8-Flash-Next 模型权重，作为即将到来的 Qwen4 架构预览。

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。

Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic GGUF 量化版本，4-bit 量化可在 17-19GB 内存设备上本地运行，并同时上传 NVFP4 量化。

通义千问兑现承诺，开源 Qwen3.8 系列模型。其中 Qwen3.8-27B 为原生多模态稠密模型，仅 27B 参数即全面超越 Qwen3.7-Plus，原生支持 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M tokens，采用 Apache 2.0 许可。Max 级 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开放权重也已同步发布。