阿里 Qwen 团队发布开源权重图像生成模型 Qwen-Image-2.1，仅 7B 参数

新浪发布仅3B参数的VibeThinker-3B，在AIME26等数学编程基准上持平DeepSeek V3.2等大200-333倍的模型，LiveCodeBench超越所有20B以下模型，LeetCode竞赛解决123/128题超过GPT-5.2、Kimi K2.5等。但知识密集型GPQA-Diamond大幅落后。模型基于阿里Qwen2.5-Coder-3B，经SFT、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练。研究提出"参数压缩-覆盖假说"：逻辑推理依赖少数可压缩模式，而广泛世界知识…

微软与伊利诺伊大学提出 StudentSim，用少量数据为每个学生构建数字复制体，替代真人提供快速反馈来训练 AI 导师。该系统以 Qwen3-4B-Instruct 为基座、分两阶段训练，在 chess、英语和数学三项测试中均优于被提示扮演学生的 GPT-5.4，在 chess 中预测下一步走法的准确率约为其两倍。

Qwen 发布首个面向 AI 智能体的多模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，可联合处理音频和视频并自主使用工具，上下文窗口达 100 万 token。

AllSpark 团队发布 Iris-mini（35B，基于 Qwen3.6-35B-A3B）和 Iris-pro（397B，基于 Qwen3.5-397B-A17B）两个开源搜索智能体，并公开训练配方。

韩国 KAIST 与 Naver AI Lab 研究发现，推理模型文本输出中的推理步骤可在其内部数值表示中被区分开，信号在中间层最强。团队定义提取、分解、公式回忆、演绎、计算等八种推理操作，用 GPT-5 为 Qwen2.5-7B、Qwen3-8B 和 Gemma4-31B 的解题路径分段打标，结果在三个模型上均成立，并复现于 Llama-3-8B。

阿里巴巴 Qwen 团队发布 Qwen-Drive 1.0，基于 Qwen3.5-4B，在语言模型上叠加 3D 环境感知和路径规划两个模块，用同一模型同时服务驾驶系统和座舱助手。

阿里 Qwen 团队发布多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next，作为 Qwen4 的架构预览，总参数 1250 亿但每 token 仅激活 60 亿，并引入 510 亿参数的 N-gram 嵌入层，可运行于系统内存。

Thomson Reuters 基于阿里 Qwen 推出自研法律大模型"Thomson"，投入约 4000 万美元，训练数据来自 Westlaw 等自有内容。在 Stanford LegalBench 上 Thomson（0.823）落后于 Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.5，仅在接入独家内容时以 0.83 对 0.82 微弱胜过 GPT 5.4。

Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到一个模型中，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持生成和编辑透明图像。模型支持最多 10 张参考图、圆形/涂鸦/独立蒙版指定局部编辑，通过混合粒度注意力架构和 KV cache 复用提升推理效率，同时改进文字渲染、人像光照与人物产品保真度，并覆盖全景图、信息图和分镜等任务。

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。