模型广场

Qwen3.5原生视觉语言系列Flash模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步；响应速度快，兼具推理速度和性能。

MiMo-V2.5-Pro 是小米发布的最新旗舰模型。与前代模型相比，它在通用智能体能力、复杂软件工程以及长程任务等方面都有显著提升，在 ClawEval、GDPVal 和 SWE-bench Pro 等基准测试中均位列前茅。它能够独立且完全自主地完成需要人类专家耗时数天甚至数周的专业任务，涉及上千次工具调用。其高达 100 万 token 的上下文长度，非常适合集成到各种智能体框架中使用。

GLM-5.1 是面向智能体工程的下一代旗舰模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有 754B 参数。该模型编程能力显著增强，在 SWE-Bench Pro 上取得了领先水平，在 NL2Repo（仓库生成）和 Terminal-Bench 2.0（真实终端任务）等基准上大幅领先前代。GLM-5.1 专为长周期智能体任务设计，能够以更好的判断力处理模糊问题，拆解复杂任务、执行实验、分析结果，并在数百轮迭代和数千次工具调用中持续优化。

K2.7 Code高速版与普通版是同一个模型，但输出速度约为普通版的 5-6 倍，常规编程场景下（取输入长度中位数）输出速度约 180 Token/s，短上下文场景可达 260 Token/s ，带来更极致的编程体验。

M2.7 能够自行构建复杂 Agent Harness，并基于 Agent Teams、复杂 Skills、Tool Search tool 等能力，完成高度复杂的生产力任务。

M2.1 的设计初衷在于打破“最顶级的 Agent 能力仅存在于闭源模型”的壁垒。我们在模型层面进行了针对性优化，显著提升了模型在代码生成、工具调用、复杂指令遵循及长程规划任务中的性能。从自动化进行多语言的软件开发，到执行多步骤的复杂办公工作流，MiniMax-M2.1 均表现出卓越的稳定性。我们致力于为开发者提供一个完全透明、可控且高可用的基础模型，以构建下一代自主智能体应用。

Qwen3.6原生视觉语言系列Flash模型，模型效果相较3.5-Flash显著提升。本模型重点提升agentic coding能力（在多项代码智能体基准上大幅超越前代）、数学推理和代码推理能力；视觉方面在空间智能能力上显著增强，物体定位与目标检测提升尤为突出。

Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在多项任务评测中，3.5系列均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步

GLM-5是面向Coding与Agent场景的新一代大模型，在复杂系统工程与长程任务中达到开源 SOTA，真实编程体验逼近 Claude Opus 级别；基于 744B 新基座、异步强化学习与稀疏注意力，实现从“写代码”到“写工程”的全面升级。

Qwen3.7原生视觉语言系列Flash模型，相较3.6-Flash全面提升多模态理解与Agent执行能力。重点强化多模态基础能力、万物识别能力更强，真实世界感知与空间智能进一步提升，Search Agent、CI Agent等多模态Agent场景能力显著升级、端到端任务执行更稳定，多模态Coding能力优化、vibe coding 体验更加流畅。

高效轻量化MoE模型，总参284B，激活13B，原生支持百万超长上下文能力。推理速度快、延迟低、调用成本低廉，综合能力均衡，主打高并发、轻量化任务，适合日常对话、内容创作、基础 RAG、批量文案处理等普惠刚需场景。

Qwen3.6系列中规模最大、综合能力最强的Max模型Preview版本，当前开放纯文本模型能力供体验。相较于此前发布的Qwen3-Max和Qwen3.6-Plus，本模型在vibe coding能力上进一步提升、coding agent执行更加高效、前端编程开发能力显著提升；长尾知识能力进一步升级。

GLM-5.2 是 Z.ai 最新的旗舰模型，面向长程任务场景，相比 GLM-5.1 在长程任务能力上有显著提升。该 753B 模型支持稳定的 1M-token 上下文，具备更强的编程能力，并支持多种 thinking effort levels，以在性能和延迟之间进行灵活平衡。GLM-5.2 引入 IndexShare 架构优化，在 1M 上下文长度下将 per-token FLOPs 降低 2.9 倍，同时改进 MTP layer 以支持 speculative decoding，使 acceptance length 最高提升 20%。

智谱最新旗舰，具备更强的编程能力与更稳定的多步骤推理/执行能力。总参数355B，支持长程任务规划、编码、工具协同，问答自然、写作沉浸、创意角色扮演能力强。

智能体世界的SOTA，专为智能体2.0设计，将编码扩展到现实世界包括工作空间、娱乐和个人助理。模型亮点：全球SOTA开源编码与智能体模型；SWE-bench Pro和SWE-bench Verified得分高于Opus 4.6；在Excel、搜索与研究以及文档摘要方面的全球SOTA；未来工作空间的完美主力模型；闪电般快速：优化思维效率，100+ TPS，实现比 Opus 快 3 倍的速度；极致性价比，以支持始终在线的智能体。

GLM-5.3-Prime 是 GLM-5.3 的高速版本，编程与智能体能力全面进阶，达开源模型 SOTA 水平，内部编程基准较上代提升 50%，可端到端交付生产级成果。涌现网络安全能力，漏洞发现基准 CyberGym 创当前最佳。支持 1M 上下文、128K 输出与三档深度思考，胜任长程复杂任务。

GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，以极致低成本架构实现超越 GLM-5.2 的更强智能。采用 320B 总参 / 18B 激活的稀疏+线性注意力混合架构，注意力计算量与 KV 缓存分别降低 3.01 倍和 4.44 倍。视觉能力原生融入 Coding 循环，可主动观察界面、渲染结果与交互反馈，跨代码、浏览器与图形界面协同完成任务。同时拓展至 Office、金融研究及专业文档场景，能自主拆解目标、调用工具并优化输出，交付 PPTX、PDF、DOCX、XLSX 等高质量成品。

旗舰级 MoE 大模型，总参1.6T、激活 49B，原生支持百万级超长上下文。依托海量高质量训练数据，具备顶尖数学逻辑、复杂推理、专业代码与长文本深度解析能力，适配高阶科研、复杂办公、深度智能代理等高难度场景。

GLM-5.2-Fast-Preview 是智谱 AI 旗舰模型 GLM-5.2 的高速版本，支持 1M 超长上下文，模型能力对齐 GLM-5.2 标准版，具备逻辑推理、长文本理解与代码生成能力。通过推理加速优化，输出 TPS 可达 GLM-5.2 标准版的 1.5～2 倍，显著提升输出速度，适用于实时对话、Agent 多轮调用、流式代码生成等对输出速度敏感的场景。

Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。

Kimi K2.7 Code 是月之暗面 Kimi发布并开源的新一代编程专用模型，定位为 Kimi 迄今最智能的 Coding 模型。Kimi K2.7 Code 是一个以编码为中心的智能体模型（coding-focused agentic model），专为长程软件工程任务优化。它擅长跨多文件重构、功能实现、长会话调试等需要可靠指令遵循和端到端完成率的复杂工作流。

Kimi K3.1 Pro 是全新 K3.1 系列的第一个模型，也是我们迄今能力最强的 3 万亿级参数模型，支持 100 万上下文。K3.1 Pro 在代码、3D 创作、金融研究和其他长程 Agent 能力上的提升尤为显著。

高速版模型 Kimi K3.1 Pro Highspeed，同等智能，输出速度约 2~3 倍。

2.4万亿参数MoE旗舰，编程与办公能力全面跃升，可自主编程十数天交付完整项目。胜任法律、金融、设计等数百种专业任务，一次对话端到端交付生产级成果。原生视觉理解贯穿规划、执行与验证全流程，支持超长文档与长视频的深度语义解析。长程任务中自主规划与闭环迭代，持续进化。

Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型，当前开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型，核心优势在于智能体能力的广度与深度：在编程、办公与生产力、长周期自主执行方面均能出色胜任各项任务。

Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型，展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。

Kimi K2.6 是 Kimi 最新最智能的模型，Kimi K2.6 的通用 Agent、代码、视觉理解等综合能力得到全面提升，其中在博士级难度的完整版人类最后的考试（Humanity’s Last Exam）、在考察模型真实软件工程能力的 SWE-Bench Pro、评估 Agent 深度检索能力的 DeepSearchQA 等基准测试中均取得行业领先的成绩，同时支持文本、图片与视频输入，思考与非思考模式，对话与 Agent 任务。

GLM新一代旗舰模型，核心能力较4.5全面提升。总参数量为3550 亿，激活参数320亿，上下文窗口扩展至200K。

Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型预览版，仅支持思考模式，开放纯文本模型能力供体验。主要优化面向用户的通用对话场景，例如知识问答、指令跟随、创意写作等。

MiniMax M3 凭借业界领先的 Coding 与 Agentic 能力、1M 超长上下文窗口以及原生多模态特性，可出色胜任企业级长文档理解、高质量内容生成、代码编写、Bug 修复及原生应用构建等任务；强大的 Agentic 能力端到端贯通工作流，原生多模态更带来流畅自然的图文混合交互体验。

Qwen3.7系列中高性价比Plus模型，在强大文本能力的基础上全面升级了视觉-语言能力，同时保持了在编码、工具使用和生产力工作流方面的完整智能体能力。其核心特色为多模态交互混合智能体能力，能够感知真实世界场景、读取屏幕并操作 GUI、基于视觉参考生成代码、端到端导航移动应用。

Kimi K2.5 是 Kimi 在2026年最新推出的智能模型，在 Agent、代码、视觉理解及一系列通用智能任务上取得开源 SoTA 表现。同时 Kimi K2.5 也是 Kimi 迄今最全能的模型，原生的多模态架构设计，同时支持视觉与文本输入、思考与非思考模式、对话与 Agent 任务。

GLM-5.3 是智谱最新旗舰大语言模型，编程与智能体能力全面进阶，达开源模型 SOTA 水平，内部编程基准较上代提升 50%，可端到端交付生产级成果。涌现网络安全能力，漏洞发现基准 CyberGym 创当前最佳。支持 1M 上下文、128K 输出与三档深度思考，胜任长程复杂任务。

DeepSeek-V4.1-Flash是DeepSeek 于2026 年10月17日正式发布的新一代大语言模型。该模型采用 552B参数的 MoE（混合专家）架构，V4.1 Flash将HBM显存需求降至上一代的1/4，SSD存储需求降至 1/8，显著降低了Agent类长上下文任务的使用成本。

Unisound U2 是云知声最新推出的原生 Agent 旗舰模型，在代码开发、复杂推理、深度研究及一系列通用智能任务上具备出色表现。同时，Unisound U2 也是云知声面向 Agent 场景打造的高效智能模型，支持长文本理解、任务拆解、工具调用与多步骤执行，可广泛应用于智能体、软件工程、企业分析及自动化工作流等场景。

Qwen3.8-2.4T-A95B 是千问最新旗舰系列的开源版本，2026 年 8 月发布。采用稀疏 MoE 架构，总参数 2.4 万亿，每步激活约 950 亿，配合混合注意力机制，支持 100 万 Token 上下文。核心基准：GPQA Diamond 92.6、PaperBench 93.0、OSWorld 86.1、BabyVision 82.0，CodeArena 全球第 4。

基于Qwen3全面升级的基础级文本翻译大模型，支持32个语种互译，模型性能和翻译效果全面升级，并提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力，让译文更精准、自然。

基于Qwen3全面升级的轻量级文本翻译大模型

基于Qwen3全面升级的旗舰级翻译大模型，支持92个语种互译，模型性能和翻译效果全面升级，并提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力，让译文更精准、自然。

基于Qwen3的代码生成模型，继承Qwen3-Coder-Plus的coding agent能力，支持多轮工具交互，重点优化仓库级别理解能力并增加工具调用稳定性。

Qwen3系列Flash模型，实现思考模式和非思考模式的有效融合，可在对话中切换模式。复杂推理类任务性能优秀，指令遵循、文本理解等能力显著提高。支持1M上下文长度，按照上下文长度进行阶梯计费。

千问系列能力均衡的模型，推理效果和速度介于千问-Max和千问-Turbo之间，适合中等复杂任务。本模型是动态更新版本，模型更新不会提前通知。

快速对文档进行精准信息抽取，打标分类，内容审核及摘要总结。

基于 Qwen3.7底座训练的多语言通用文本重排序模型。相较 Qwen3-rerank，在通用与 Web 检索、代码检索、指令遵循、Agentic 与 Memory 检索等方面大幅提升；在 MTEB、websearch 等评测任务上均取得更优效果，其中 websearch 相对提升约 35%。

基于 Qwen3.7 训练的轻量级多语言文本向量模型，面向成本和吞吐敏感场景。相较 text-embedding-v4，在多语言覆盖（100→201 种）、长文本处理（32K→128K）和 Sparse Embedding 等能力上大幅升级；在语义、跨语言及代码检索评测上整体效果基本持平，其中 AIRBench-zh 提升约 3%

是通义实验室基于Qwen3.7训练的多语言文本统一向量模型，相较text-embedding-v4版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升；在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升20%；支持256~2560维用户自定义向量维度。

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。 2026-03-06版本在保留极致性价比优势的同时，基于Qwen3底座实现了效果与功能全面升级，包括全场景性能提升、多分辨率模式/多向量维度/多语言能力/融合向量等能力的支持。

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。本模型（tongyi-embedding-vision-flash）是轻量化版本，具备极高性价比。 2026-03-06版本在保留极致性价比优势的同时，基于Qwen3底座实现了效果与功能全面升级，包括全场景性能提升、多分辨率模式/多向量维度/多语言能力/融合向量等能力的支持。

Qwen3-VL-Rerank重排模型，它能够深入理解文本、图片、视频的丰富多模态信息。在初步检索获得结果后，Qwen3-VL-Rerank 能够运用其先进的跨模态关联能力，对候选项目进行智能化的二次排序，将最相关的结果置于显要位置。通用用于提升跨模态搜索的准确率、优化图搜和视频检索的精准度、辅助图像聚类的分组质量、以及实现复杂多模态信息的高效检索和精确打标。

基于Qwen3-VL底座训练的统一多模态向量模型，支持文本、图片、视频单模态/混合模态输入，输出统一表征向量，适用于跨模态检索、图搜、视频检索、图像聚类、复杂多模态信息检索、打标等场景

基于Qwen2.5-VL底座训练的统一多模态向量模型，支持文本、图片、视频单模态/混合模态输入，输出统一表征向量，适用于跨模态检索、图搜、视频检索、图像聚类、复杂多模态信息检索、打标等场景

基于Qwen LLM底座训练的文本排序模型，对输入的Query和候选Docs进行相关性排序，支持100+语种和长文本输入，适用于文本检索、RAG等场景，效果对齐开源Qwen3-Rerank系列模型

通用文本向量V4版本，是通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型，相较V3版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升；在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升15%~40%；支持64~2048维用户自定义向量维度。

gte-rerank-v2是通义实验室研发的多语言文本统一排序模型，面向全球多个主流语种，提供高水平的文本排序服务。通常用于语义检索、RAG等场景，可以简单、有效地提升文本检索的效果。给定查询 (Query) 和一系列候选文本 (documents)，模型会根据与查询的语义相关性从高到低对候选文本进行排序。

千问3-Omni-Flash多模态大模型，基于Thinker–Talker混合专家（MoE）架构，支持文本、图像、音频、视频的高效理解与语音生成能力，可进行119种语言文本交互和20种语言语音交互，生成类人语音实现跨语言精准沟通。模型具备强大指令跟随与系统提示定制功能，灵活适配对话风格与角色设定，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态交互体验。

千问3-Omni-Flash多模态大模型的实时版，基于Thinker–Talker混合专家（MoE）架构，支持文本、图像、音频、视频的高效理解与语音生成能力，可进行119种语言文本交互和20种语言语音交互，生成类人语音实现跨语言精准沟通。模型具备强大指令跟随与系统提示定制功能，灵活适配对话风格与角色设定，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态交互体验。此版本为2025年9月15日的快照版本。

作为新⼀代flash模型，M3.1 Flash 在 Agentic 任务、编程及⽹络安全能⼒等⽅⾯实现了全⾯提升，同时保持了极具竞争⼒的使⽤成本，在性能与效率两⽅⾯同时取得了巨⼤的提升。相⽐上⼀代 M3，M3.1 Flash 在多项基准测试中取得了显著进步，尤其在复杂 agent 任务（cowork）、软件开发（coding）及⽹络安全⽅⾯，达到了全球领先模型⽔平。

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed 是小米旗舰模型 MiMo-V2.6-Pro 的高速版本。该模型基于同一 1 万亿参数 MiMo-V2.6-Pro 检查点构建，在保持与原模型同等质量的前提下，输出速度提升约 10 倍。 模型支持 1百万 token 上下文窗口，具备原生多模态能力。针对智能体工作流做了专项优化，在代码、视觉、通用问答与科研场景下均拥有顶尖性能，擅长处理复杂、长周期任务，可在各类智能体测试框架中展现出色的泛化能力。

Qwen3.8-Omni-Flash-Realtime 通过多种实时协议提供音视频双工交互，面向智能硬件、机器人与实时交互 Agent。支持多通道音频输入与多种通道布局，视频表征可在细粒度与聚合之间按精度与开销选择，支持 60+ 语言音频输入和 30+ 语言语音输出；工具侧支持 Function Call 与 MCP 服务接入，具备工具发现、调用审批与结果续轮的完整事件链。可以在高速实时响应的同时，编排复杂业务逻辑和支持上百个工具的调用，同时拥有生动、多样的声音生成能力。

Step 5 Preview，一款面向真实世界 Agentic 任务的旗舰基座模型。Step 5 Preview 在 AI 编程、软件工程、专业知识工作等任务上达到前沿水平，并在金融领域展现出尤为突出的能力。Step 5 Preview 采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B，每个 Token 激活 27B 参数，支持 1M Token 上下文窗口和视觉输入。

GLM-5.3-FlashX ，推理速度达 200 tokens/s，提供更快、更流畅的模型体验。

Qwen-MT-Uni 是 Qwen-MT 系列最新一代全模态翻译模型，除了提供文本和图片翻译之外，以文档与音频翻译为核心，覆盖 152 个语种互译：文档侧支持 Txt / Excel / PDF / PPT / Word 等多种格式，音频侧支持离线语音翻译，均可直接输出保留原版式与时间轴的成品文件。模型针对翻译忠实度深度对齐，译文与原文严格对应、不增译漏译；并提供术语定制、版式重构、音频对齐等生产级交付能力，适用于文档出海、跨境电商、语音翻译等多语言场景。

综合性能接近 K3，思考（thinking）效率更高；支持 thinking effort 档位调节（与 K3 的思考等级一致）；支持 1M 超长上下文

Qwen 新一代原生全模态模型，支持 1M 长序列，可直接输入文本、图像、音频与视频，基于 Qwen3.8-Flash-Next 架构。模型面向真实生产力场景中的 Agent 能力：在具备编程、文本知识工作、GUI 操作等 Agentic 能力的同时，在以音视频为核心的Agentic应用例如视频剪辑、音乐视频创作、影视制作与解说、音视频到图文摘要、音视频对话等需要综合处理文本、图像、音频和视频的工作流上取得了显著的效果。支持 2 通道与 4 通道空间音频解析，兼容 DashScope 与 OpenAI 协议，建议安装配套的 Qwen-MM-Plugins，便于 Agent 框架接入原生多模态能力。

Qwen3.8-Flash 是千问最新推出的多模态大模型，兼具强大的理解与生成能力和出色的响应速度。模型原生支持百万级上下文窗口，能够一次性处理超长文档、代码仓库和复杂对话。在编程辅助、智能体协作、图文理解等场景中表现尤为出色——无论是自动修复代码、操作桌面应用，还是分析图表与长视频，都能给出准确、高质量的结果。同时兼容 OpenAI 与 Anthropic 主流接口协议，可无缝接入 Claude Code、Codex 等开发者工具，轻松构建高并发应用与智能工作流。凭借优异的性能与极具竞争力的推理成本，Qwen3.8-Flash 是开发者和企业在 AI 应用中兼顾效果与效率的理想选择。

Qwen3.8系列27B原生视觉语言Dense模型，模型效果相较3.6-27B重点提升了文本和视觉模态下的编程和办公场景能力，能更可靠地端到端完成复杂任务，输出值得信赖的成果。

Qwen3.5系列OCR模型，在文档解析、文本定位、关键信息提取等方面全面升级，在真实场景的业务卡证（如国内国际身份证、驾驶证等业务场景中）抽取上效果显著提升。

Step 3.7 Flash 是阶跃星辰最新推出的生产级 Agent 高效率 Flash 模型，专为 Agent、Coding、Search 与多模态工作流打造，在速度、成本、执行可靠性与复杂任务完成能力之间实现了更优平衡。具备多模态感知与执行、视觉搜索与工具增强、高可靠工具调用与编排，以及 Agent 生态兼容优化等核心能力。

Qwen3.6系列27B原生视觉语言Dense模型，模型效果相较3.5-27B重点提升了Agentic coding能力、模型STEM与推理能力进一步增强；视觉模态方面在空间智能、物体定位与检测能力上显著增强，视频理解、文档OCR及视觉Agent能力稳步提升。

Qwen3.6系列35B-A3B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。模型效果相较3.5-35B-A3B显著提升了agentic coding能力、数学推理和代码推理能力、空间智能能力、物体定位与目标检测能力。

Qwen3.5-Omni是Qwen最新一代全模态大模型，支持文本，图片，音频，音视频理解与交互。作为 Qwen3-Omni 的全面进化版本， 支持超过 10 小时的音频理解及超过 400 秒的 720P（1 FPS）音视频理解与对话，并进一步拓展语言范围，支持60+种语言音频输入，30+语言语音输出，并且具备强大的结构化音视频理解能力，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态理解与交互体验。

Qwen3.5-Omni是Qwen最新一代全模态大模型，支持文本，图片，音频，音视频理解与交互。作为 Qwen3-Omni 的全面进化版本， 支持超过 10 小时的音频理解及超过 400 秒的 720P（1 FPS）音视频理解与对话，并进一步拓展语言范围，支持60+种语言音频输入，30+语言语音输出，并且具备强大的结构化音视频理解能力，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态理解与交互体验。

Qwen3.5-Omni是Qwen最新一代全模态大模型，支持文本，图片，音频，音视频理解与交互。作为 Qwen3-Omni 的全面进化版本，支持60+种语言音频输入，30+语言语音输出以及可控语音对话，WebSearch和复杂FunctionCall的调用，并且具备智能语义打断的交互能力，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态交互体验。

Qwen3.5-Omni是Qwen最新一代全模态大模型，支持文本，图片，音频，音视频理解与交互。作为 Qwen3-Omni 的全面进化版本，支持60+种语言音频输入，30+语言语音输出以及可控语音对话，WebSearch和复杂FunctionCall的调用，并且具备智能语义打断的交互能力，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态交互体验。

Qwen3.5系列27B原生视觉语言Dense模型，融合了线性注意力机制；响应速度快，兼具推理速度和性能。该模型的综合能力接近于Qwen3.5-122B-A10B。

Qwen3.5系列122B-A10B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现仅次于Qwen3.5-397B-A17B，文本能力显著优于Qwen3-235B-2507，视觉能力优于Qwen3-VL-235B。

Qwen3.5系列35B-A3B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现接近于Qwen3.5-27B。

Qwen3.5系列397B-A17B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体任务、图像理解、视频理解、图形用户界面（GUI）等多种任务中，均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能。具备强大的代码生成与智能体能力，对于各类智能体场景具有良好的泛化性。

Qwen3系列视觉理解模型，实现思考模式和非思考模式的有效融合，视觉智能体能力在OS World等公开测试集上达到世界顶尖水平。此版本在视觉coding、空间感知、多模态思考等方向全面升级；视觉感知与识别能力大幅提升，支持超长视频理解。

千问VL-OCR（qwen-vl-ocr），即基于Qwen-VL训练的OCR识别大模型。通过统一模型的方式聚合多种图文识别、解析、处理类任务，提供强大的图文识别能力。

HappyHorse-1.1-T2V支持文生视频，进一步提升文本语义理解、镜头调度与动态生成表现。模型能够更精准地还原创作意图，在人物动作、场景氛围、视觉美感和物理运动上生成更流畅自然、细节丰富且一致性更高的高质量视频。

旗舰级 MoE 大模型，总参1.6T、激活 49B，原生支持百万级超长上下文。依托海量高质量训练数据，具备顶尖数学逻辑、复杂推理、专业代码与长文本深度解析能力，适配高阶科研、复杂办公、深度智能代理等高难度场景。

高效轻量化MoE模型，总参284B，激活13B，原生支持百万超长上下文能力。推理速度快、延迟低、调用成本低廉，综合能力均衡，主打高并发、轻量化任务，适合日常对话、内容创作、基础 RAG、批量文案处理等普惠刚需场景。

MiniMax H3 是一个通用型全模态生成系统。它能够统一理解由文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文，并可生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带有原生立体声音频的视频。得益于以任务泛化为导向的系统设计，H3 在预训练阶段便已具备广泛的多模态上下文理解与生成能力，因此能够出色地遵循复杂的多模态指令。

HappyHorse-1.1-I2V支持图生视频，进一步提升画面质感、动态表现与跨片段一致性。模型能够更精准地理解输入图像并延续创作意图，在人物皮肤质感、ID跨片段保持、动作流畅度、文字渲染稳定性以及音画同步上带来显著改善，输出更真实自然、细节丰富且一致性更高的高质量视频。

HappyHorse-1.1-R2V支持参考生视频，进一步提升主体、场景风格与画面一致性的稳定保持。模型最多支持9张参考图片输入，能够更精准理解并延续创作意图，在人物、场景、风格和镜头表现上带来更强的可控性与表现力。

Frontier GPT-5.6 model for complex professional work, coding, and agentic workflows

Everyday Claude agent model for coding, planning, browsing, and general work

Claude workhorse for coding agents, careful analysis, and production cost control

Fast Claude lane for lightweight agents, office tasks, and responsive chat

Default frontier GPT for coding, computer use, research, and knowledge work

Top-tier Gemini for advanced reasoning, multimodal understanding, and million-token context

Claude model for creative writing, analysis, and controlled agent workflows

Balanced GPT-5.6 model for capable, cost-efficient everyday work

Strongest Claude Opus model for coding, agents, and professional work

Stronger Opus tier for advanced software work and high-stakes reasoning

Agent-ready GPT for coding and computer-use workflows at a lower cost

Sharpest Gemini Pro for hardest reasoning, long-document analysis, and cautious deep work

Stable Gemini Flash for agentic coding, tool-heavy flows, and everyday production work

Efficient Gemini Flash for long-horizon engineering, token-saving agents, and scaled automation

Top Claude Opus tier for the hardest reasoning, coding, and long-horizon agents

Cost-efficient GPT-5.6 model for fast, high-volume workloads

Speedy Gemini for high-frequency tasks, fast multimodal input, and cost-sensitive workloads