Alibaba のフラッグシップ 2.4T MoE モデル。活性化パラメータ 95B、1M トークンのコンテキスト、ネイティブな多モーダル入力、トップクラスのエージェント性能を備えた史上最大の Qwen。

Alibaba のオープンウェイト 27B デンスモデル。Qwen3.8-Max のコンパニオンとして Apache 2.0 で公開。画像・テキストのマルチモーダル入力に対応し、ローカル運用と小規模バッチ推論向け。

オープンモデル向けの中国推論 API。公式は siliconflow.cn。Qwen3-8B は 100 万トークン ¥0.27/¥0.88。未監査の 600 万ユーザーは書かない。

Alibaba の AI IDE。継続月額は Lite $10、Pro $20、Pro+ $60、Ultra $200。従量は Auto クレジット。

AlibabaのオープンCLI。再確認：Apache-2.0、27,100スター。ModelStudio Coding Plan / Token Plan / API。Qwen OAuthは2026-04-15終了。

以前の Qwen3 埋め込みスナップショット。再確認：Hugging Face には今も掲載。旧 MTEB 1位を 2026 センサスにしない。

前世代のQwen2.5 72B Instructスナップショット。再確認：現行旗艦はQwen3.8。2026年の最新系列ではない。

前世代のQwen2.5-Coder 32B Instructスナップショット。再確認：現行はQwen3.8 Coder。最新系列ではない。

アリババがオープンソース化した汎用AIサンドボックスプラットフォーム。多言語SDK、統一サンドボックスプロトコルとランタイムを提供し、コード実行、ファイル操作、ブラウザ自動化などをサポート。

以前の Qwen2-VL 72B Instruct スナップショット。再確認：生きた経路は Qwen3.8。2024年のVLクラウンではない。

以前の Qwen3-VL 埋め込みスナップショット。再確認：Hugging Face には 2B / 8B が今も掲載。旧の最新マルチモーダル王冠は捨てる。

以前の Qwen3-VL リランクスナップショット。再確認：Hugging Face には 2B / 8B が今も掲載。旧の最先端マルチモーダル王冠は捨てる。

以前のアリババ Qwen-VL スナップショット。再確認：生きた旗艦は Qwen3.8。2026年のLVLM既定ではない。

前世代のQwen高密度LLM。再確認：現行旗艦はすでにQwen3.8。2026年のLlama-3-405B王座ではない。

前世代のQwenコードスナップショット。再確認：現行コーディング経路はQwen3.8 Coder。85% HumanEvalの国勢調査ではない。

以前の QwQ-32B-Preview スナップショット。再確認：leftover 2024年11月推論器。旧 o1-preview / DeepSeek-R1 / 24GB センサスは捨てる。

Alibaba の次世代フラッグシップ Qwen 4 は訓練中。ロードマップでは Qwen 4.5 と Qwen 5 が 5 兆〜10 兆パラメータまで拡大するとされています。

Alibaba の Qwen-Audio-3.1 は ASR-Next と TTS-Next を追加。TTS は Artificial Analysis の音声合成ランキングで首位、API 価格は最大 95% 値下げ。

Qwen-Drive-1.0-4B は 3D 知覚、VQA、運動計画をまとめる Alibaba の Apache-2.0 運転 VLM。

Qwen-Image-2.1 は Alibaba の 7B オープンウェイトモデルで、生成と編集を 1 つに統合し、ネイティブの透過 PNG や最大 10 枚の参照画像に対応します。

Alibaba（通義千問）による Qwen4 アーキテクチャの先行公開：125B のマルチモーダル MoE、トークンごと 6B のみ活性化、51B の N-gram 語彙、ネイティブ 262K コンテキスト、入力 $0.16/百万トークン。

Alibabaの2.4Tパラメータのオープンウェイト最上位モデル：95BアクティブのMoE、テキスト/画像/動画入力、1Mコンテキスト、$2/$6（100万トークン）。

Qwen3.8-Omni-Flash は Alibaba の全モーダル・エージェントモデル。100 万トークン文脈、テキスト・画像・音声・動画入力、100万トークンあたり $0.15/$0.47。

Tencent WeChat Visionチームの汎用マルチモーダル埋め込みモデル群（2B/4B/9B）、Qwen3.5ベース。テキスト・画像・動画・視覚ドキュメントをL2正規化空間に統合。Apache 2.0。