Qwen4 家族首次曝光

Qwen 发布 Qwen3.8-Omni-Flash，平均分比 Qwen3.5-omni-flash 提升 25%，多人重叠会议语音识别错误率从 88% 降到 3%，原生支持最长 1 小时连续音视频输入，音频输入价格从每百万 token 18 元降到 0.8 元，另发布超低延迟版 Qwen3.8-Omni-Flash-Realtime（20s 音频约 981ms）。

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。

通义千问发布 Qwen-Image-2.1，一个 7B 参数的原生图像生成与编辑模型，生成和编辑共用单一检查点，最多支持 10 张参考图。模型自带提示词增强 LLM，已集成 diffusers 和 ComfyUI，并在 Hugging Face Spaces 提供免安装的浏览器在线 demo：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/qwen-image-2-1

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。

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。