小米发布 MiMo V2.6 系列模型并全面开源
小米发布 MiMo-V2.6 系列，含 Pro、Flash 和 20 倍速的 Pro-UltraSpeed 三个版本，AA 指数 46 分与同日发布的 Grok 4.7 打平，位列开源模型第一。
为什么值得看
作者以实测视角对比 Grok 4.7 与 MiMo V2.6 的性能、价格和速度，呈现国产开源模型的实际能力边界。
千问 Qwen
全部主题阿里千问 Qwen 系列的开源发布与迭代：从旗舰模型到端侧小模型的全谱系动态。
10条精选相关主题DeepSeekKimi / 月之暗面开源生态
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第 1–10 条 · 共 10 条数字生命卡兹克精选AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Qwen(@Alibaba_Qwen)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里开源 Qwen-Image-2.1：7B 图像生成与编辑模型，支持 RGBA 图层
阿里 Qwen 团队发布并开源 Qwen-Image-2.1，称其为 Qwen-Image 系列中兼顾均衡与成本效益的图像生成模型。该模型为 7B 轻量架构，统一支持图像生成与编辑，可原生生成和编辑 RGBA 透明图层，支持最多 10 张参考图与局部精确控制，并针对多图输入大幅加速推理。权重已在 ModelScope、Hugging Face 和 GitHub 开放。
为什么值得看
阿里开源 Qwen-Image 系列的轻量图像生成与编辑模型，可对照其与闭源模型在速度、透明图层上的差异。
Qwen(@Alibaba_Qwen)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里 Qwen 发布 Qwen3.8-Max-0902，2.4T 参数、1M 上下文
Qwen 将 Qwen3.8-Max 升级为 Qwen3.8-Max-0902，参数规模 2.4T，上下文窗口 1M tokens。该版本在 Coding 与 Cowork 方向做了后训练，官方称在复杂企业任务、科研和长周期工作流上表现更强。API 定价为每 1M tokens 输入 $2、输出 $6，显式缓存命中 $0.17、隐式缓存命中 $0.25，现已在 QwenCloud 上线。
为什么值得看
官方给出参数规模、上下文长度和 API 定价，读者可据此判断它在长流程任务上的接入成本。
阿里研究院精选AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里发布 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型并开源 Next 权重
阿里发布 Qwen3.8-Flash，这是一个多模态 MoE 模型，主模型参数量 125B，另配 51B N-gram Embedding，每 token 激活 6B 参数，原生支持 262,144 token 上下文并可通过 YaRN 扩展至 1M token。
为什么值得看
官方一次给出 Qwen3.8-Flash 的架构改动、成本对比与开源权重入口，读者可据此判断新架构对长上下文推理的实际影响。
Qwen(@Alibaba_Qwen)精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen 发布开源多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash，Qwen4 架构早期预览
Qwen 发布 Qwen3.8-Flash，一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览，现已开放权重，API 上线 QwenCloud。
为什么值得看
Qwen3.8-Flash 以 1/9 训练成本超越前代，并作为 Qwen4 架构的早期预览开放权重，可据此观察下一代架构取向。
Paul Couvert(@itsPaulAi)精选AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen3.8-Flash 开源权重发布，预览 Qwen4 新架构
阿里发布 Qwen3.8-Flash 的开源权重，这是一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，生产版本将随后通过 QwenCloud API 提供，定价为输入 $0.16/1M tokens、输出 $0.47/1M tokens。
为什么值得看
这条内容汇总了 Qwen3.8-Flash 的架构变化、激活参数与基准分数，便于对照同类开源模型的性价比路线。
Qwen(@Alibaba_Qwen)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里发布 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型并开放权重
阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Flash，这是一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览，现已开放权重。模型总参数 125B，另有 51B N-gram 嵌入，每个 token 仅激活 6B；生产版本将很快通过 QwenCloud API 提供，价格为每 1M 输入 token 0.16 美元、每 1M 输出 token 0.47 美元。
为什么值得看
Qwen3.8-Flash 以 6B 激活参数和低价 API 给出成本效率数据，并开源权重预览 Qwen4 新架构。
阿里研究院精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里视频生成模型Wan3.0正式上线，单次可生成30秒视频
阿里视频生成模型Wan3.0于8月24日正式上线，单次可生成30秒视频，并首次支持doc、xls、ppt、pdf、md等文档格式输入，在生成时长、参考一致性和真实世界还原等维度升级。
为什么值得看
原文给出Wan3.0的时长、文档输入与API定价，读者可据此判断它在短剧、广告等生产流程中的落地成本。
Paul Couvert(@itsPaulAi)精选AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里开源 Qwen3.8-27B 多模态模型，27B 参数对标 Opus 4.6 Max
阿里开源 Qwen3.8-27B，这是一个原生多模态稠密模型，仅 27B 参数，综合表现超过 Qwen3.7-Plus，在真实编码与办公工作流中表现突出。
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原文给出 Qwen3.8-27B 的参数量、上下文与 Apache 2.0 许可，读者可据此判断小模型本地部署的能力边界。
通义大模型精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen-Robot 发布：通义实验室推出导航、操作与世界模型三款具身基础模型
通义实验室发布 Qwen-Robot 系列，用三个专业基础模型弥合从认知到行动的鸿沟：Qwen-RobotNav 统一指令跟随、点/目标导航、目标追踪和自动驾驶四类任务，Qwen-RobotManip 基于超过 38,100 小时数据实现跨本体训练，Qwen-RobotWorld 以自然语言动作接口跨场景预测物理未来。
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通义实验室一次发布三款具身基础模型，给出统一语言接口与跨本体数据方案，可观察大模型接入物理行动的路径。