机构

Alibaba Qwen Team

阿里巴巴通义千问团队,发布开放的 Qwen 系列语言与多模态模型。

ABot-Earth 0.5 用卫星图生成 3D Gaussian Splatting 城市场景,报告每平方公里 10 分钟内生成,FID 为 16.1。

StreamMA 让智能体生成一步推理就立刻流式传给下游，而不是等整条链写完。8 个基准平均涨 7.3 个百分点（HMMT 2026 最高 +22.4），并行场景最快提速 26.9 倍。

Qwen-Image-Flash 把 Qwen-Image-2.0 蒸馏到 4 步,同时做文生图和图像编辑。阿里 Qwen 发现:训练配方——数据、教师、任务比例——和蒸馏目标函数同样关键。

DVAO 按各奖励在组内的方差自适应加权,而非固定系数,在 Qwen3-4B-Base 上把平均准确率从 38.99% 提到 42.19%,长度合规率从 96.39% 拉到 99.91%。

MIGA 无需训练、显存恒定,把短片扩散模型变成千帧级生成器,VBench 上 VideoCrafter2 拿 97.82 总分,比 FIFO-Diffusion 高约 2.8 分。

RTPurbo 用两阶段各约 600 步,把训练好的全注意力大模型转成稀疏注意力,LongBench 54.24 反超 53.80,1M 上下文预填充提速 9.36 倍。

阿里 Qwen-Image-2.0 把文生图与编辑统一进一个多模态扩散 Transformer,支持 1K token 指令排版海报,原生 2K 写实,并用 16 倍压缩 VAE 提速。

Qwen-VLA 给 Qwen 视觉-语言栈加上 DiT 动作解码器和「具身感知」提示,用单一模型同时做操作、导航与轨迹预测:LIBERO 97.9%、R2R OSR 69.0%。

Qwen2.5 是阿里开源大模型家族,覆盖 0.5B 到 72B,预训练 18T tokens,开源旗舰 72B-Instruct 比肩约大它 5 倍的 Llama-3-405B。

DAR 用随时间步自适应的子层输出聚合替换扩散 Transformer 的残差相加:SiT-XL/2 的 ImageNet FID 从 9.67 降到 7.56,迭代量仅基线 1/8.75。

TransitLM 收录四座中国城市 1300 万条规划记录,让语言模型脱离地图引擎直接规划公交路线,4B 模型在最优路线上达 97.0% 连通性、71.0% 完全匹配。