探索新一代推理模型，DeepSeek-R1系列以大规模强化学习为基础，实现自主推理，表现卓越，推理行为强大且独特。开源共享，助力研究社区深入探索LLM推理能力，推动行业发展。【此简介由AI生成】

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一，专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数，支持256K长上下文，并可扩展至1M，特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越，性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用，内置优化的函数调用格式，能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用，单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现，还是数学工具链集成，都能流畅执行，为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】

DeepSeek-V3：强大开源的混合专家模型，671B总参数，激活37B，采用多头潜在注意力机制与DeepSeekMoE架构，训练高效、成本低，性能卓越，开源界表现领先，逼近闭源模型水平，推理加速，推理稳定，适用于多种硬件和开源软件。【此简介由AI生成】。

DeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型，基于V3.1-Terminus架构，创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制，在保持模型输出质量的同时，大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当，支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式，开源内核设计便于研究，采用MIT许可证。【此简介由AI生成】

Kimi K2 is a state-of-the-art mixture-of-experts (MoE) language model with 32 billion activated parameters and 1 trillion total parameters. Trained with the Muon optimizer, Kimi K2 achieves exceptional performance across frontier knowledge, reasoning, and coding tasks while being meticulously optimized for agentic capabilities.

我们隆重推出 Qwen-Image，这是通义千问系列中的图像生成基础模型，在复杂文本渲染和精准图像编辑方面取得重大突破。

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是一款强大的开源大语言模型，拥有2350亿参数，其中220亿参数处于激活状态。它在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程和工具使用等方面表现出色，尤其在长尾知识覆盖和多语言任务上显著提升。模型支持256K长上下文理解，生成内容更符合用户偏好，适用于主观和开放式任务。在多项基准测试中，它在知识、推理、编码、对齐和代理任务上超越同类模型。部署灵活，支持多种框架如Hugging Face transformers、vLLM和SGLang，适用于本地和云端应用。通过Qwen-Agent工具，能充分发挥其代理能力，简化复杂任务处理。最佳实践推荐使用Temperature=0.7、TopP=0.8等参数设置，以获得最优性能。

Qwen3-32B具有以下特点： 类型：因果语言模型 训练阶段：训练前和训练后 参数数量：32.8B 参数数量（非嵌入）：31.2B 层数：64 注意力头数量（GQA）：Q 为 64 个，KV 为 8 个 上下文长度：原生长度为 32,768，使用 YaRN 后长度为 131,072 个标记

Wan2.2是开源视频生成模型的重大升级，采用混合专家架构提升性能，在相同计算成本下实现更高容量。模型融入精细美学数据，支持精准控制光影、构图等电影级风格，生成更具艺术感的视频。相比前代，训练数据量增加65.6%图像和83.2%视频，显著提升运动、语义和美学表现，在开源与闭源模型中均属顶尖。特别推出5B参数的高效混合模型，支持720P@24fps的文本/图像转视频，可在4090等消费级显卡运行，是目前最快的720P模型之一。专为图像转视频设计的I2V-A14B模型采用MoE架构，减少不自然镜头运动，支持480P/720P分辨率，为多样化风格场景提供稳定合成效果。【此简介由AI生成】

DeepSeek-V3.1-Terminus是V3的更新版，修复语言问题，并优化了代码与搜索智能体性能。

融合视觉语言能力，具备高效混合架构与稀疏专家系统，支持百万级上下文，适用于推理、编码、视觉理解等多场景，助力开发者与企业应用。

Qwen3-30B-A3B具有以下特点： 类型：因果语言模型 训练阶段：预训练和后训练 参数数量：总计 305 亿，其中已激活 33 亿 参数数量（非嵌入）：29.9B 层数：48 注意力头数量（GQA）：Q 为 32 个，KV 为 4 个 专家人数：128 已激活专家数量：8 上下文长度：原生长度为 32,768，使用 YaRN 后长度为 131,072 个标记

Qwen3-235B-A22B 具有以下特点： 类型：因果语言模型 训练阶段：预训练与后训练 参数数量：总计 235B，激活 22B 参数数量（非嵌入）：234B 层数：94 注意力头数（GQA）：Q 为 64，KV 为 4 专家数：128 激活的专家数：8 上下文长度：本地为 32,768，使用 YaRN 可处理 131,072 个标记。

BGE-M3，一款全能型多语言嵌入模型，具备三大检索功能：稠密检索、稀疏检索和多元向量检索，覆盖超百种语言，可处理不同粒度输入，从短句到长达8192个token的文档。通用预训练支持，统一微调示例，适用于多场景文本相似度计算，性能卓越，潜力无限。

基于Mixture-of-Experts架构，支持文本生成5秒480P/720P视频。具备电影级美学效果与复杂动作生成能力，在Wan-Bench 2.0基准测试中超越主流商业模型。

融合DeepSeek稀疏注意力机制，具备高效计算与卓越推理能力，获2025 IMO和IOI金牌，支持工具调用与智能体任务，优化长上下文场景表现。

Qwen-Image-Edit九月迭代版，支持1-3张图编辑，提升人像身份、产品特征、文本内容及样式一致性，原生集成ControlNet深度/边缘/关键点控制。

Qwen3系列更新版，提升指令遵循、逻辑推理、多语言长尾知识覆盖，优化主观任务用户偏好对齐，支持256K长上下文理解，非思考模式输出。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507推理能力显著提升，在逻辑、数学、科学、编码等复杂任务上达开源领先水平，增强256K长上下文理解，优化工具使用与人类偏好对齐。

Qwen2-VL-72B，新一代视觉语言模型，具备卓越的图像理解能力、视频处理技巧，并能操作手机、机器人等设备。多语言支持，适应全球用户需求。创新架构，更贴近人类的视觉处理方式，开启多模态交互新篇章。