阿里巴巴旗舰 2.4T MoE 模型，激活参数 95B，1M token 上下文，原生多模态输入，PaperBench 与 OSWorld 全球登顶，史上最大的 Qwen 模型。

阿里巴巴开源的 27B 稠密模型，Qwen3.8-Max 的配套稠密版本，Apache 2.0 协议，支持图文多模态输入，面向本地部署与小批量推理。

阿里巴巴的 AI IDE。连续包月 Lite $10、Pro $20、Pro+ $60、Ultra $200。用量按 Auto credits 扣，不是永远免费。

阿里开源的编程智能体 CLI（Apache-2.0），支持交互、无头模式与 IDE 插件；Qwen OAuth 已于 2026-04-15 结束，现可用百炼 Coding Plan、第三方 key 或本地模型。

上一代 Qwen2.5 72B Instruct 快照，活旗舰已经是 Qwen3.8，因此不应再被当作 2026 年的最新通义千问系列。

上一代 Qwen2.5-Coder 32B Instruct 快照。活编码路径是 Qwen3.8 Coder。不是最新系列。

Qwen-VL 是阿里云 2023 年基于 Qwen-7B 的视觉语言模型，可输入图像、文本和边界框，输入分辨率 448，支持定位与文字识别。

Qwen3-VL-Embedding 是通义千问的 Apache-2.0 多模态嵌入系列（2B 与 8B），支持文本、图像、截图与视频，上下文 32K，最高 4096 维向量。

Qwen3-VL-Reranker 是通义千问的 Apache 2.0 多模态重排序模型，提供 2B 和 8B 两种规模，32K 上下文，支持 30 多种语言及文本、图像、视频输入。

Qwen2-VL-72B-Instruct 是阿里的 72B 视觉语言模型，支持动态图像分辨率和 20 分钟以上视频理解；更新版本为 Qwen2.5-VL。

阿里 2024 年 9 月的 Qwen2.5-72B 稠密大模型快照，活旗舰已经是 Qwen3.8，因此不应再被当作 2026 年的通义千问旗舰。

Qwen2.5-Coder-32B 是阿里巴巴 2024 年 11 月发布的 Apache 2.0 代码基础模型，32.5B 参数，5.5T 训练 token，上下文最长 131,072。

QwQ-32B-Preview 是 Qwen 2024 年 11 月发布的实验性 32B 推理模型，基于 Qwen2.5-32B，上下文 32,768，采用 Apache 2.0；后续发布了 QwQ-32B。

halogen-flash-server 是面向 Strix Halo 的推理服务，用 OpenAI 兼容 API 跑 Qwen3.8-Flash-Next。

NInfer 是 Apache-2.0 的 C++/CUDA 推理引擎，面向单张 RTX 5090 上的指定 Qwen 权重，提供兼容 OpenAI 与 Anthropic 的本地 API。

Inco AI 的 Apache 2.0 块扩散推测解码草稿模型。2026-08-18 发布，覆盖 Qwen3.8-27B 与 Muse Glimmer。

Kwaipilot 开源智能体编程模型：35B MoE、每 token 激活 3B，基于 Qwen3.6 基座，Apache 2.0 协议，原生 262K 上下文，PinchBench 工具调用榜首。

阿里下一代旗舰 Qwen 4 正在训练中，官方路线图显示 Qwen 4.5 与 Qwen 5 系列预计将扩展到 5 万亿到 10 万亿参数。

阿里 Qwen-Audio-3.1 语音栈新增 ASR-Next 与 TTS-Next，TTS 登顶 Artificial Analysis 语音合成榜，API 价格最高下调 95%。

Qwen-Drive-1.0-4B 是阿里 Apache-2.0 的驾驶视觉语言模型，把三维感知、VQA 和运动规划放在同一套权重里。

Qwen-Image-2.1 是阿里 7B 开放权重模型，同一套权重既做文生图也做图像编辑，还支持原生透明 PNG 与最多十张参考图。

阿里通义千问公开的 Qwen4 架构预览：125B 多模态 MoE、每 token 仅激活 6B，外加 51B N-gram 词表，原生 262K 上下文，输入定价 $0.16/百万 token。

阿里 2.4T 参数开源旗舰：95B 激活的 MoE，原生文本/图片/视频输入，1M 上下文，输入 $2 / 输出 $6 每百万 token。

Qwen3.8-Omni-Flash 是阿里的全模态智能体模型：100 万 token 上下文，原生输入文本、图像、音频与视频，每百万 token 仅 $0.15/$0.47。