GAVEL 用图世界模型让 Qwen3-8B 长程机器人任务成功率升至 91.8%

Qwen 团队提出 Elastic Horizon，一种闭环控制器，用成功轨迹长度的 90 分位追踪"有效交互前沿"，解决智能体 RL 中交互轮数调度这一开环控制问题。在 AppWorld 和 BFCL 上，固定轮数扫描出现明显饱和平台；该方法在 7B 和 14B 骨干上均取得最佳成功率，并节省最多 25% 的每步轨迹 token。

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。

阿里巴巴发布 Qwen3.8-Flash-Next 模型权重，作为即将到来的 Qwen4 架构预览。

阿里巴巴正式推出 Qwen-UI-Agent，一个以真实世界为中心的 GUI 智能体基座模型，覆盖移动端、电脑端、网页端及深度搜索（DeepSearch）环境。

Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic GGUF 量化版本，4-bit 量化可在 17-19GB 内存设备上本地运行，并同时上传 NVFP4 量化。

通义千问兑现承诺，开源 Qwen3.8 系列模型。其中 Qwen3.8-27B 为原生多模态稠密模型，仅 27B 参数即全面超越 Qwen3.7-Plus，原生支持 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M tokens，采用 Apache 2.0 许可。Max 级 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开放权重也已同步发布。