通义实验室发布 Qwen-Audio-3.0-TTS 实时语音合成模型

通义实验室发布 Qwen-Audio-3.0-TTS 实时语音合成模型，含 Flash 与 Plus 两个版本，首包延迟约 300ms。模型支持 16 种语言和 20 种方言，Plus 版在 Artificial Analysis 榜单夺冠，平均说话人相似度达 82.75。新增 Free-style 自然语言指令、细粒度标签控制及嘈杂环境鲁棒性，音频输出提升至 48K，单次合成最长 3 分钟。

通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，端到端响应延迟 550ms（200ms 模型延迟 + 350ms 网络延迟），输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS。

通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，这是一款将"听、看、说、演"统一进单个 Transformer 的端到端全模态模型。其端到端响应延迟仅 550ms，输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS，并采用 Thinker-Performer 双通路架构在提升画质的同时维持了极低延迟。

阿里语音交互模型 Fun-Realtime-AudioChat 全面升级并更名为 Qwen-Audio-3.0-Realtime，支持根据语境动态调整语气与情感、音色克隆，并内置多模态双工控制模型，实现声纹级背景过滤。

阿里通义实验室发布实时语音交互模型 Qwen-Audio-3.0-Realtime，在 Artificial Analysis 的 Speech Reasoning 子项中综合排名第一，超越 OpenAI GPT-Realtime-2。

通义实验室发布 Fun-ASR-Realtime，单模型支持 30 种语言和 16 种方言，在工业级方言测评 inhouse 上取得 87.8% 的语义准确率。该模型支持动态注入热词与对话上下文实现语义消歧，首字延迟控制在百毫秒级别，流式识别准确率接近离线水平，并支持多语言无缝切换。API 现已上线阿里云百炼平台。

通义实验室发布Fun-ASR-Realtime实时语音识别模型。单模型覆盖30种语言及16种方言，针对东亚、东南亚地区重点优化。在工业级方言测评inhouse上取得87.8%的语义准确率，大幅领先，多地方言接近人工水平。引入上下文理解与动态热词注入，实现同音词、品牌名等语义消歧。流式识别首字延迟控制在百毫秒级，准确率接近离线水平，支持多语言无缝切换。API已上线阿里云百炼平台。

通义实验室开源首个原生语言世界模型 Qwen-AgentWorld，覆盖 MCP、Search、Terminal、SWE、Web、OS、Android 七大领域，基于超 1000 万条真实交互轨迹，经 CPT → SFT → RL 三阶段训练。

LOGOS 是由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源的基于统一"科学语法"的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B 仅用 1/56 参数量即在多个任务上超越 NatureLM，逆合成预测 Top-1 准确率达 74.8%。模型涵盖 7 类模态、44.87B tokens 预训练语料，无需 3D 坐标，已开源模型权重、推理代码与技术报告。

LOGOS 由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源，是首个基于统一"科学语法"的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B（1B参数）在六大科学任务上匹配或超越领域专用方法：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越3D扩散模型，超越NatureLM（8×7B）；逆合成预测Top-1准确率74.8%；口袋位点识别仅靠序列达58.5% Top-n准确率；MOF材料生成NBB提升至17.78%。模型采用统一词汇表将蛋白质、小分子等编码为离散Token…