Qwen-7B
Qwen-7B 建立了一个持续扩展且面向开发者的中文开放模型家族。
FAMILY / ALIBABA CLOUD
面向中英与多语言场景的开放模型家族,覆盖 Dense、MoE 与混合推理。
01 / RELEASE SEQUENCE
02 / GENERATIONS
Qwen-7B 建立了一个持续扩展且面向开发者的中文开放模型家族。
Qwen1.5 的 72B 档位,改进多语言能力,并支持 32K 上下文。
Qwen2 扩展了多语言与编码能力;72B 规格使用通义千问许可证,与该代较小的 Apache 2.0 型号不同。
Qwen2.5 的最大通用 Dense 档位,改进编码、数学与结构化输出;72B 不使用 Apache 2.0 许可。
Qwen2.5 的代码分支代表型号,32.5B 总参数,提供 Base 与 Instruct 权重。
Qwen2.5 的视觉语言发布组,覆盖 3B、7B 与 72B,面向图像、文档和视频理解。
通过强化学习提升复杂推理的 32B 开放模型,是千问家族中的推理分支。
使用 Thinker-Talker 架构理解文本、图像、音频和视频,并流式生成文本与语音。
Qwen3 把混合推理与高效 MoE 同时带入 Apache 2.0 开放权重模型。
面向 Agent 编码的 MoE,480B 总参数、35B 激活;原生 256K 上下文,可通过外推扩展到 1M。
以 80B 总参数、3B 激活参数探索混合线性注意力和超稀疏 MoE 的架构预览。
超过 1T 参数的 Qwen3 旗舰,面向编码、Agent 与百万上下文专业任务。
Qwen3.5 首发旗舰,将 Qwen3-Next 的混合架构扩展为原生多模态 Agent 模型。
Qwen3.6 的高效率 MoE 规格,以 3B 激活参数覆盖多模态、编码与工具任务。
Qwen3.6 的 27B Dense 规格,面向本地部署与通用多模态 Agent。
Qwen3.8 的开放 checkpoint:2.4T 总参数、95B 激活,原生 262,144 上下文,可扩展到约 1M。
服务能力与开放 checkpoint 的参数、权重和许可证分开记录,避免把 API 产品规格当作模型权重规格。
Qwen3.8 的 27B Dense 开放型号,兼顾本地部署、视觉、编码和工具使用。
它引入 QSA、Gated Residual 与 N-gram memory,在显著降低计算量的同时推进长上下文 Agent。
它把旗舰模型的迭代从一次性发布推进为可追踪的服务端快照,增量集中在 Coding、Cowork、Agent 编排和多模态理解。
它把 Qwen3.8 从通用全模态与 Agent 工作流扩展到低延迟语音翻译,形成独立的实时音频服务分支。
它把 Qwen3.8-Flash-Next 的 Agent 能力扩展到统一音视频理解与多模态工作流,并提供 DashScope/OpenAI 双协议接入。
它把 Qwen 音频模型从基础实时语音能力推进到更完整的语音 Agent 接口,并新增系统音色与更长上下文。
它把 Qwen3.8 的全模态能力从文件理解扩展到实时音视频对话和 MCP 工具工作流。
面向高频业务判断的结构化决策模型,支持分类、是/否判断与评分,并返回概率和置信度;它输出结构化决策结果,不生成自然语言文本。