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。
阿里巴巴通义实验室开源Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union模型，扩展Z-Image系列图像生成生态。该模型强化了精确控制与创意生成能力，已在Hugging Face上线，采用Apache2.0许可，支持商用。
阿里巴巴通义千问团队在NeurIPS 2025获最佳论文奖，论文《Attention Gating Makes Better Foundation Models》提出“滑动门”机制，在标准注意力后添加可学习门控，动态筛选关键头和token参与下游计算。实验证明，1.7B稠密模型性能媲美15B MoE模型。本届大会投稿2万篇，录取率仅25%，竞争激烈，该论文是四篇获奖作品中唯一中国成果。
阿里通义发布生图模型Z-Image，首日登顶Hugging Face趋势榜，下载量达50万次。该模型仅6亿参数，却能媲美大型模型，精细还原皮肤、发丝、光影和纹理，构图氛围出色。同时推出优化版Z-Image-Turbo，仅需8步即可生成高质量图像。
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。
Wan是阿里巴巴通义实验室开发的先进视觉生成模型，可基于文本、图像等生成视频。
Alibaba
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noctrex
这是阿里巴巴通义深度研究30B-A3B模型的量化版本，采用MXFP4_MOE量化技术并额外添加imatrix量化，旨在优化模型性能和资源使用效率，适用于文本生成任务。
DevQuasar
本项目是阿里巴巴通义深度研究30B模型的A3B量化版本，旨在通过量化技术降低模型部署成本，让知识为每个人所用。该模型基于30B参数规模的大语言模型进行优化，保持了原模型的强大能力同时提升了推理效率。
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。
geoffmunn
这是Qwen/Qwen3-4B语言模型的GGUF量化版本，由阿里巴巴通义系列开发的40亿参数大语言模型，专为消费级硬件设计，支持强大推理、智能体工作流和多语言交互。
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。
Alibaba-NLP
基于ModernBERT预训练架构的英语文本重排序模型，由阿里巴巴通义实验室开发，支持8192 tokens长文本处理。
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。
ali-vilab
阿里巴巴通义实验室开发的开源视频合成代码库，集成了多种先进的视频生成模型
基于TypeScript的MCP服务器，集成阿里云通义万相的文生图和文生视频API，支持异步任务处理和MCP协议规范
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