Kev-4B 上线硅基流动

neolab 推出 Nex-N2-Pro，基于 Qwen3.5-397B-A17B，总参数 397B 的 MoE 推理模型，支持 262K 上下文与多模态（VLM），性能达到 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 级别。模型可自动调节推理深度，减少 30-50% 思考 token 且无性能折损，在 Terminal Bench 2.1、GDPVal、SWE-Verified 上取得 SOTA。擅长智能体编码、深度搜索和工具使用，兼容 Claude Code、C…

Qwen 发布 Qwen-Audio-3.1，ASR、TTS 与 Realtime 全面升级，并新增音频创作模型 TTS-Next 和音频理解模型 ASR-Next，共五个模型覆盖理解、生成、交互与创作。全线降价，TTS 约 70% off、Realtime 约 85% off、ASR 最高 95% off；Realtime 可边说边听、随时打断，检测到低落情绪时会放慢语速并共情回应。

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。

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。