阿里反向训练模型猜环境反应，干活反更强
训 AI Agent 最头疼的一件事，是它得在真环境里练。 你想让一个 agent 学会用终端、点网页、调工具，就得让它真去点、真去调。点错了？轻则白跑一轮，重则把测试环境搞崩。一次强化学习训练动辄上百万次交互，这账谁算谁肉疼——又慢、又贵
Qwen 资讯与深度分析
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阿里把Qwen装进机器人，一口气发三个模型
阿里这次没造机器人。 它造的是机器人的"大脑"，然后把这套东西比作"机器人的安卓时刻"。 一口气放三个模型 6 月 16 日，阿里 Qwen 团队甩出 Qwen Robot Suite。这是它第一次正经做"具身智能"——会感知、会推理、能跟
Qwen核心离阿里创业，新公司估值20亿美元
20 亿美元。这是林俊旸离开阿里三个月后，新公司谈下来的估值。 据 The Information，他这家 AI lab 的首轮融资已经关账，投后估值约 20 亿美元（约 135 亿元），高榕创投和红杉中国领投，两家各掏 1 亿美元。 如果
阿里发三个具身大模型，机器人成功率翻三倍
一台机械臂练了几千小时学会拧螺丝，换一台构型不一样的机械臂，这套本事基本归零，得从头再教一遍。 这是机器人这行最烧钱的一道坎。6 月 16 日，阿里 Qwen 团队一次发了三个具身智能大模型，冲的就是这道坎——他们把"一台机器学会、换台机器
阿里Qwen3.7-Plus主打自己干到底，会看图看视频
Qwen3.7 Plus 最值得说的一点，不是它会看图——是它答完一句不会停。 6 月 2 日，阿里 Qwen 团队上线了这款新模型。它是 Qwen3.7 Max 的多模态版：Max 只懂文字，Plus 能看懂图片和视频。但真正的卖点，在它
阿里发Qwen3.7-Plus会自写自测代码，股价涨6%
阿里这次发模型，没在台上比谁参数大。 6 月 2 日上线的 Qwen3.7 Plus，主打的就一件事：让模型自己把活干完。当天阿里美股盘前跳了 6%，到 133.23 美元；港股收盘涨 6.6%，报 130.90 港元。一个模型发布能直接把
阿里模型自写驱动，自家芯片跑出10倍提速
5 月 20 日，杭州云栖大会，阿里端了三盘菜上来——一颗芯片、一个模型、一台机柜。 但真正让人记住这场发布会的，是一段 35 小时的演示。 这场演示干了一件反直觉的事 阿里把刚发布的 Qwen3.7 Max 模型，放到刚发布的 Zhenw
Qwen接入淘宝40亿商品，Agent全程代购
40亿。这是阿里今天扔给Qwen的商品数量。 不是接进搜索框，不是接进推荐流，是整条交易链路——找货、比价、试穿、下单、付钱、退换货——全部交给AI Agent接管。Qwen应用里说一句"帮我看看这双鞋"，它从淘宝、天猫的整个货架里翻、推荐
Qwen3.6-27B开源，成绩打赢3970亿MoE
先上这个数字： SWE bench Pro 53.5 vs 50.9 。 前者是Qwen3.6 27B，27B参数，4月22日刚开源，Apache 2.0协议。后者是Qwen3.5 397B，397B参数，混合专家架构（MoE），阿里之前的
阿里27B模型成绩比肩自家397B
4月22日，Qwen团队在Hugging Face发了个新模型。27B参数，Dense架构，Apache 2.0协议，叫Qwen3.6 27B。 发布博文里，他们把benchmark分数列了出来。SWE bench Verified： 77
阿里Qwen3.6-Max登顶6项测试，转闭源
4月20日，Alibaba发布了Qwen系列有史以来性能最强的模型——Qwen3.6 Max Preview。 说悄悄，是因为这次没有大张旗鼓的开源庆典，没有Apache协议公告，也没有欢迎下载、商业免费的旗帜。Qwen3.6 Max只在Q
阿里开源Qwen3.6-35B，SWE-bench达73.4%
4月16日，阿里Qwen团队把Qwen3.6 35B A3B开源了，Apache 2.0协议，没有任何商用限制。 这个模型有点意思：总参数35B，但推理时只激活3B。用了混合专家（MoE）架构，12:1的计算稀疏比——在效果上接近35B大模
Qwen核心团队集体出走，阿里AI人事地震
Qwen3.5 小型模型系列刚发布24小时，阿里 AI 实验室的核心就散了。 谁走了 3月5日，主导阿里 Qwen 系列模型从零到全球600多万次下载的首席 AI 研究员 林俊阳（Junyang Lin） 宣布辞职。出走的不止他一人： 惠彬
阿里发Qwen3.5-Omni，文字音频视频一体还能语音克隆
3月30日，阿里Qwen团队丢出了Qwen3.5 Omni，这是他们第一个真正意义上的全模态模型——文字、图片、音频、视频全部塞进同一个模型里处理，不是那种把几个专门模型拼在一起的拼接式架构。 一个模型，四种模态 之前市面上的多模态系统大多
阿里推Qwen3.6-Plus，转做能干活的AI执行层
4月2号，阿里发布了Qwen3.6 Plus。 这次不是"更大的模型"那种常规发布，而是专门针对企业级AI Agent场景的一次定向升级。从产品定位看，阿里这次想明白了一件事：通用能力军备竞赛跑不赢，那就去做"真正能进生产环境干活"的执行层
阿里Qwen3.6 Plus支持1M上下文，碰瓷Claude Opus
阿里云在4月初发了Qwen3.6 Plus，官方定位是"面向企业的Agentic AI"。放到一堆大模型发布公告里可能显得平平无奇，但仔细看技术细节和基准测试，还是有几个值得认真对待的地方。 1M上下文，专门为仓库级代码分析设计 Qwen3
Qwen3.5支持201种语言，阿里加速全球化
今年2月17号，阿里在农历新年前夕放出了Qwen3.5—— 397B参数的开放权重模型 ，语言支持从82种直接拉到了 201种 。 主要升级 原生多模态 ：文本、图片、视频在同一个模型里处理，不是外挂的adapter方案。这和Llama 4
Qwen3-Max推出混合推理模式，可自选是否思考
Qwen3系列里最有技术含量的设计之一是 混合推理模式 ——同一个模型内置了thinking和non thinking两种工作状态。 怎么工作的 Thinking mode ：模型会先生成一段内部推理过程（类似Chain of Though
DeepSeek V4与Qwen 3.5开源卷价格
有个数字挺有意思：2025年初，DeepSeek和Qwen加起来占全球AI市场份额不到1%；到2026年1月，这个数字变成了15%。 一年时间，从边缘选手跑到行业不能忽视的位置，速度快得有点离谱。 背后发生了什么，值得梳理一下。 DeepS
DeepSeek V4对决Qwen 3.5
如果你最近在关注AI行业，应该注意到一件有意思的事：两个中国开源模型正在抢占同一片市场，而且都在用极低的成本挑战那些动辄要价几十美元每百万token的闭源巨头。 DeepSeek V4和Qwen 3.5（部分渠道已标注为Qwen 3.6 P
阿里以Apache协议开源Qwen3
阿里今年把Qwen3全系列模型用 Apache 2.0协议 开源了，从0.6B到235B一共8个尺寸，全线开放。 为什么Apache协议很重要？ Apache 2.0基本上是最宽松的开源协议之一，意味着企业可以 免费商用 ，不用额外谈授权。