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。

多模态SafetensorsEnglish

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。

自然语言处理Transformers

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。

自然语言处理Transformers

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。

自然语言处理Transformers

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。

自然语言处理Gguf

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。

自然语言处理Mlx

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。

自然语言处理GgufMultiple Languages