Qwen3.8-Omni-Flash 发布，价格低于 Gemini Flash 且多模态基准相当

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 团队发布 Qwen-AgentWorld，一个以环境建模为训练目标的原生语言世界模型，在单个模型中模拟 MCP、Search、Terminal、SWE 及 GUI 域（Web、OS、Android）共七个域。模型使用超 1000 万条真实交互轨迹训练，在 AgentWorldBench 上以 Qwen-AgentWorld-397B-A17B 版本达最高模拟质量，超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.8 和 Gemini 3.1 Pro。同时发布评测基…

阿里通义千问团队发布Qwen3.5-Omni，模型拥有数百亿参数和256k上下文，基于超1亿小时音视频数据训练，在215项基准测试中达SOTA水平，关键音频任务超越Gemini-3.1 Pro。采用混合注意力MoE架构，支持10小时音频与400秒720P视频理解。提出ARIA技术优化流式语音合成稳定性，支持10种语言。模型具备Audio-Visual Vibe Coding能力，可直接基于音视频指令生成代码。

Google DeepMind推出Gemma 4系列四款多模态开源模型，支持文本、图像及视频输入。31B（密集架构）与26B A4B（MoE架构）拥有256k上下文窗口，可在单张H100运行；另两款较小模型支持128k上下文。GPQA Diamond测试中，Gemma 4 31B（Reasoning）获85.7%，仅次于Qwen3.5 27B，但输出token仅约1.2M，效率更优；26B A4B（Reasoning）得分79.2%，超越gpt-oss-120B。

阿里发布全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持音频和视频理解。该模型配备 1M-token 上下文窗口，在 WildClawBench-MM 与 UniClawBench 上性能接近 Gemini 3.8 Flash。

阿里千问上线新一代原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，可同时处理文本、图像、音频和视频输入，支持 1M 上下文。在 30 项评测上相比上一代 Qwen3.5-Omni-Plus 平均得分提升超过 26%，官方称音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash、音频能力整体超过 Gemini 3.8 Flash。

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。

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…

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking 两款开发者语音模型，可通过 Gemini API 和 Google AI Studio 使用。

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。