阿里千问APP上线免费学习模型Qwen3-Learning，面向K-12师生提供拍照答疑和作业批改功能，无使用限制。该模型在多国考纲识别和解题速度上表现优异，与付费服务相当。
阿里千问APP推出基于Qwen3训练的学习大模型Qwen3-Learning，专为学习场景设计，提供拍题答疑和作业批改两大免费服务，不限使用次数。相比OpenAI和谷歌的付费功能，该模型识别准确度高，支持多语言和跨文化解题，融合全球30多国资源。
瞳行科技推出国内首款AI助盲眼镜，集成阿里通义千问大模型，为视障人士提供实时出行辅助。产品由眼镜、手机、遥控指环和盲杖协同工作，通过双摄像头实现300毫秒低延迟路况播报，支持识别公交牌、路标及环境概述。技术总监陈刚表示，大模型压缩70%研发成本，加速算法落地。眼镜还具备本地文本识别功能。
阿里千问在多项国际考试中表现优异，包括SAT高分1580，同时升级APP功能，新增“拍题答疑”和“作业批改”，为学生提供专业学习支持。
Qwen2.5-Omni 是阿里云通义千问团队开发的端到端多模态模型，支持文本、音频、图像、视频输入。
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$6
$24
$2
$20
Baidu
128
$8
$240
52
Bytedance
$1.2
$3.6
4
TIGER-Lab
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的多模态视觉语言模型，基于70亿参数规模，专门针对视觉问答任务进行优化训练。该模型能够理解和分析图像内容，并生成准确的自然语言回答。
lmstudio-community
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里云通义千问团队开发的大规模语言模型，经过MLX框架4位量化优化，专门针对苹果芯片设备进行了性能优化，提供高效的推理能力。
unsloth
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的最新一代大型语言模型，采用创新的混合注意力机制和高稀疏专家混合架构，在保持80B总参数的同时仅激活3B参数，实现了高效的上下文建模和推理加速，原生支持262K上下文长度并可扩展至1M令牌。
Loke-60000
Qwen3-4B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的40亿参数指令微调大语言模型，基于Qwen3架构优化，专门针对对话和指令跟随任务进行训练，具备强大的文本生成和理解能力。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是阿里巴巴通义千问团队推出的300亿参数大语言模型，专门针对指令跟随任务进行了优化。该模型支持文本生成、对话交互等多种自然语言处理任务，并通过LM Studio社区模型计划向开发者开放使用。
huynguyendbs
Qwen3-Embedding-8B是阿里巴巴通义千问团队开发的80亿参数文本嵌入模型，基于MLX库优化实现，专门用于句子相似度计算和文本特征提取任务。
ThomasBaruzier
Qwen2.5-72B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的大规模语言模型，拥有727亿参数。该模型在知识理解、编码能力、数学推理和多语言支持方面有显著提升，支持长达128K标记的上下文长度，能够生成最多8K标记的内容。
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