Qwen-Image-2.1-viggle-turbo v0.2 发布

Qwen-Image-2.1 已在 Hugging Face 上线 app：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Qwen-Image-2.1

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

Nemotron-Labs-Diffusion 是一种三模式语言模型，通过联合自回归（AR）和扩散损失训练，在单一架构中统一了 AR、扩散和自我推测解码。研究显示 AR 与扩散目标互补：扩散增强前瞻规划，AR 提供从左至右的语言先验。自我推测模式下，扩散充当草稿模型、AR 负责验证，其接受率和实际设备效率均优于多 token 预测（MTP）。在最优化采样器下，单次前向传播产出 token 数比自我推测最多高 76.5%。该系列包含 3B、8B、14B 参数的基础、指令和视觉…

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…

VISTA-9B是基于Qwen3.5 9B骨干训练的GUI定位模型，输入截图与自然语言指令，输出0-1000归一化坐标。采用VISTA（视图一致自验证）方法，含view-consistent GRPO与self-verified cross-view anchoring。在SSPro、SSV2、OSWorld-G、OSWorld-G-R上分别取得69.2、95.8、68.1、75.5分，超越Qwen3.5-9B与GRPO-9B基线。模型已开源，可通过HuggingFace加…

VISTA-4B 是基于 Qwen3.5-4B 骨干的 GUI 定位模型，输入截图与自然语言指令，输出归一化 0-1000 坐标。训练采用视图一致 GRPO 和自验证交叉视图锚定。在 GUI 定位基准上，SSPro 得分 64.2（相比 GRPO-4B 提升 2.0），SSV2 得分 93.8（下降 0.4），OSWorld-G 得分 61.2（提升 1.3），OSWorld-G-R 得分 69.7（提升 0.5）。模型已开源在 HuggingFace，推荐使用提示词并返回…

Cohere发布North Mini Code，一款30B参数MoE模型（3B活跃参数），Apache 2.0开源。在Artificial Analysis Coding Index上得分33.4，超越Qwen3.5、Gemma 4等同类模型。后训练采用两阶段SFT和RLVR，在SWE-Bench Verified上pass@10达80.2%，Terminal-Bench v2上达55.1%。支持64K/128K上下文长度，专为智能体编码任务优化。

Holo3.1 是基于 Qwen 模型家族的计算机使用智能体系列，旨在提升在桌面、网页和移动环境中的鲁棒性。新模型提供 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸，并首次发布量化检查点，包括 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4，以优化本地推理。在 AndroidWorld 基准测试中，35B-A3B 模型得分从 67% 提升至 79.3%。在 DGX Spark 上，NVFP4 量化相比 BF16 实现 1.74 倍 token 吞吐量提升，并将平均步骤时间从 …

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs Diffusion 系列，含 3B、8B、14B 文本模型和 8B 视觉-语言模型（VLM），均采用商用友好的 NVIDIA Nemotron Open Model License 或 NVIDIA Source Code License。模型支持自回归、扩散（逐块并行生成后逐步精炼）和自推测（扩散草拟候选 token 再自回归验证）三种模式。8B 模型平均准确率比 Qwen3 8B 提升 1.2%，扩散模式每次前向传递的 t…

Qwen-Image-2.0是一个统一高保真生成与精确编辑的全能图像生成基础模型。它采用Qwen3-VL作为条件编码器，结合多模态扩散变换器进行联合建模，并通过大规模数据整理与多阶段训练实现强化。该模型支持长达1K令牌的指令输入，能生成幻灯片、海报等富文本内容，显著提升多语言文本渲染与排版质量。在生成方面，它增强了细节、纹理真实感与光照一致性，并更可靠遵循复杂指令。人工评估表明，其在生成和编辑任务上均大幅超越前代模型。