Cloudflare 发布开源权重决策模型 Clef 与 Clef-flash，输出类型化概率而非文本

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。…

阿里 Qwen 团队发布 Qwen-Audio-3.1 系列 5 个音频模型，主力为面向语音智能体的全双工模型 qwen-audio-3.1-realtime-plus，通过 QwenCloud API 以 WebSocket 提供，未开源权重，并对 Realtime、TTS、ASR 分别降价约 85%、70% 和最高 95%。

BottleCap AI 发布 ThinkingCap-Qwen3.8-27B，这是基于 Qwen3.8-27B 的微调模型，在 12 个基准上平均减少 37.2% 思考 token，宏观精度从 86.65% 降至 85.79%。

阿里 Qwen 团队发布 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到一个 7B 单流 DiT 模型中，搭配 8B Qwen3-VL 编码器，支持原生 RGBA 透明输出和最多 10 张参考图编辑。

通义千问（Qwen）发布实时同声传译模型Qwen3.8-LiveTranslate，采用新的Interleave架构，平均滞后（LAAL）从2.8秒降至2.3秒，约降低18%。

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。

Artificial Analysis 自行本地部署评测了阿里 9 月 20 日以开源权重发布的 Qwen-Image-2.1，该模型在 AA-Image-T2I v2.0 和 AA-Image-Editing v2.0 上均排名第 18，为两个榜单上排名第一的开源权重模型，超过 Ideogram 4.0（Quality）和 HunyuanImage 3.0 Instruct。