网易有道开源流式语音识别模型 Confucius4-R2T2，已提交文本不再被改写

TokenRhythm 发布 NeoHorse-1，含 4B 和 9B 两个版本，基于 Qwen3.5 后训练，训练数据来自 OpenSquilla Harness 中智能体的结构化执行轨迹，涵盖路由决策、工具调用、失败与恢复步骤及结果。该模型通过 Data-RSI + Model-RSI 双循环实现自我改进，将执行经验反馈到训练中，并将通过 TokenRhythm API 提供。

Uno 提出一种不改变输出分布的 LLM 加速方案：保留原自回归模型负责质量，仅用扩散模型并行草拟多个 token 供其验证，无需独立草稿模型。在 Qwen3-8B 上，最大测试批次下请求吞吐量提升 2.5 倍，系统吞吐量提升 1.6 倍，端到端 RL 训练提速最高 40%。

ArcticSwarm 通过阻止部分智能体在搜索阶段阅读同伴结果、延迟协作至证据齐备，解决"过早共识"问题。在 BrowseComp-Plus 上搭配 Qwen 3.5-27B 达 82.6% 准确率；移除搜索隔离降至 78.8%，再移除审查系统降至 74.5%，而 40 次独立单智能体多数投票仅 63.5%。

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。