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Qwen 进化史：27 篇论文深度复盘 Qwen 模型家族

自 2023 年生成式人工智能迎来爆发以来，LLM 技术的发展已从单纯的堆训练数据、堆参数量，转向了架构效率、模态融合以及长上下文推理能力的深水区。

在这场全球性的技术角逐中，阿里巴巴通义实验室推出的 Qwen（通义千问）系列模型，凭借其极其密集且高质量的开源迭代节奏，构建了一个庞大生态系统，覆盖了从端侧微型模型到云端巨型旗舰、从纯文本处理到全模态实时交互。

本篇将按照时间倒序从 2026 年 3 月追溯至 2023 年 9 月，梳理了 Qwen 生态系统中发布的 27 项 LLM 核心技术成果：基座大模型历经 Qwen → Qwen2 → Qwen2.5 → Qwen3 → Qwen3.5 持续迭代升级；多模态能力从视觉语言逐步拓展至音频理解，最终实现全模态融合；技术边界不断延伸，覆盖代码生成、图像生成、向量检索、安全对齐等核心能力。通过对每一代模型的发布时间、核心定位、技术创新、架构特点以及模型效果进行深度剖析，揭示了 Qwen 如何通过引入混合专家网络（MoE）、多维旋转位置编码（mRoPE）、门控增量网络（Gated Delta Networks，即线性注意力机制）以及原生多模态融合（Early Fusion）等颠覆性技术，彻底打破传统 Transformer 架构的理论瓶颈。

TL, DR​

发布时间模型/技术名称核心突破与架构特性
2026/3/3Qwen3.5 (Small/Plus)早期多模态融合（Early Fusion），Gated DeltaNet 线性注意力极大提升解码速度，微型模型端侧化。
2026/2/2Qwen3-Coder-Next引入 Gated DeltaNet 与极度稀疏 MoE 的混合布局，O(1) 复杂度破解超长代码上下文。
2026/1/30Qwen3-ASR基于 LLM 的非自回归（NAR）强制对齐算法，并行转录极速响应。
2026/1/23Qwen3-TTS双分词器流式合成机制，97ms 首包延迟与极速音色克隆。
2026/1/16多模态安全 Benchmark定义跨模态隐式越狱与视觉对抗样本攻击的行业测评标准。
2026/1/12Qwen3-VL-Embedding双塔召回+单塔重排，构建多模态（图、文、视频）统一向量表征空间。
2025/12/18Qwen-Image-LayeredRGBA-VAE 加持 VLD-MMDiT，一次输出语义解耦的多个 PSD 图层。
2025/12/16QwenLong-L1.54M Token 迭代记忆增强智能体框架，AEPO 熵控制解决 RL 奖励稀疏。
2025/12/4Qwen3-VL推出 VL-Thinking 视觉深度思维链，构建跨时空因果逻辑体系。
2025/10/17Qwen3GuardTransformer 尾部直连分类头，实现 Token 级别动态三级安全拦截。
2025/9/23Qwen3-OmniThinker-Talker 架构解耦推理与语音，轻量卷积全面淘汰扩散生成音频。
2025/8/5Qwen-Image20B 级多模态扩散网络，深度利用 LLM 先验完美解决复杂中文排版渲染。
2025/6/6Qwen3 Embedding大语言模型降维至文本检索，支持套娃表征学习（MRL）动态维度。
2025/5/26QwenLong 预研语言引导上下文动态压缩，百万级上下文渐进强化学习探索。
2025/5/19Qwen3 Tech Report支持 119 种语言，隐空间自动路由 Thinking / 非 Thinking 双重认知模式。
2025/5/7Qwen3 Quantization全面评估 1-8 bit 量化对深层逻辑（CoT）坍塌的临界影响。
2025/4/2Open-Qwen2VL完全开源多模态训练全管线（序列打包技术与过滤机制）。
2025/3/27Qwen2.5-Omni端到端多模态流式响应，首次证明声学特征联合计算超越文本中转。
2025/2/20Qwen2.5-VL输出绝对空间坐标，打造首个能在电脑与手机执行 GUI 操作的无死角代理。
2025/1/28Qwen2.5-1M渐进式自适应基础频率扩展与稀疏预填充，正式跨越百万级 Token。
2024/12/20Qwen2.5 Tech Report深度 RLHF 与海量 STEM 预料，榨干参数冗余确立开源界全尺寸霸主。
2024/9/19Qwen2.5-Coder5.5 万亿专属 token 预训练，借助编译器反馈清洗逻辑数据。
2024/9/19Qwen2-VL发明多维旋转位置编码（mRoPE），确立三维视觉坐标观。
2024/7/17Qwen2-Audio直接利用自然语言 Prompt 与 DPO 统一语音对话与音频解析。
2024/7/16Qwen2 Tech Report首次大规模引入 MoE 网络与 GQA 机制，确立经济高效架构标准。
2023/11/15Qwen-Audio层级标签防干扰设计，验证单一模型一统三十余项音频任务的可行性。
2023/9/28Qwen Tech Report家族首代基座发布，超大 BPE 词表设计，奠定开源双语标杆。

2026 年极致速度、混合架构与微型智能体爆发​

进入 2026 年第一季度，通义团队的技术演进呈现出两个极致方向：① 在检索与交互层面上追求近乎零延迟的极限优化；② 通过颠覆性的混合线性注意力架构（Gated Delta Networks），在微型和大型模型上实现了不可思议的推理加速。

Qwen3.5 (Small Series & 397B Plus)​

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  • 发布时间: 2026-03-03 (Small 系列) ，2026-02-13 (397B Plus)
  • 核心定位：全面拥抱 Native Multimodal 高效混合架构的跨世代旗舰与端侧霸主
  • 技术创新：早期多模态融合（Early Fusion）、Gated DeltaNet 线性注意力极大提升解码速度
  • 论文
  • 论文标题: Censored LLMs as a Natural Testbed for Secret Knowledge Elicitation
  • github
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作为 Qwen 生态截至现在的巅峰之作，Qwen3.5 系列彻底贯彻了「全模态原生」与「线性注意力」的两大技术路线。在模态融合策略上，模型摒弃了图像文本后期对齐的旧有路径，转而在 Token 级输入阶段就采用了多模态早期融合训练。在注意力机制上 Qwen3.5 全面继承并发扬了混合架构（Gated DeltaNet + 稀疏 MoE），将该技术扩展到了 397B 的超大规模，单次仅激活 17B。

在吞吐量上，得益于线性注意力的极低开销，Qwen3.5 在处理 256K 超长上下文时，解码速度较上一代飙升了惊人的 19.0 倍。在智能维度上，397B 旗舰模型在 MMLU-Pro、SuperGPQA 等权威榜单上直接比肩甚至超越了闭源的 GPT-5.2。另外，发布的 Qwen3.5 Small 系列，包含 0.8B, 2B, 4B, 9B，则将这种极高智能密度的架构塞进了边缘设备甚至智能手机中，使得离线端侧 AI 正式升级为具备多模态实时交互的全能管家。

Qwen3-Coder-Next​

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  • 发布时间: 2026-02-02
  • 核心定位：具有极高性价比，专为长期代码推理与工具调用智能体设计的基座
  • 技术创新：Gated DeltaNet 与极度稀疏 MoE 融合的 Hybrid Layout 架构
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3-Coder-Next Technical Report
  • github
  • HuggingFace

Qwen3-Coder-Next 拥有 80B 的总参数量，但通过极度稀疏的 MoE 路由，单次前向传递仅激活 3B 参数。最核心的架构跃升在于其混合布局设计：12 (3 (Gated DeltaNet -> MoE) -> 1 * (Gated Attention -> MoE))。这种架构打破了必须完全使用 Softmax 注意力的教条。引入 Gated DeltaNet 将庞大的历史序列压缩为固定大小的隐藏状态，彻底抹平了 KV Cache 的二次方内存增长曲线；同时保留少量传统注意力层确保精准信息检索。

配合基于可执行环境反馈的大规模强化学习训练，该模型在 SWE-Bench 等硬核代码基准上媲美体积大 10 到 20 倍参数模型的实力，展现出面对超长代码文件频繁查错、修复和回滚时叹为观止的推理韧性。

Qwen3-ASR​

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  • 发布时间: 2026-01-30
  • 核心定位：突破人机语音交互延迟极限的超高速音频识别引擎
  • 技术创新：基于 LLM 的非自回归（NAR）强制对齐器，并行转录
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3-ASR Technical Report
  • github
  • HuggingFace

Qwen3-ASR 是通义实验室推出的自动语音识别模型，同时发布 1.7B 和 0.6B 两个参数规模，支持多达 52 种语言与方言，模型能力源自 Qwen3-Omni 音频理解分支，并针对工业级 ASR 场景优化了推理效率与吞吐量。

Qwen3-ASR 彻底反思了传统大模型在做长语音对齐时的效率低下问题。其架构集成了一个基于大型语言模型底座的非自回归（Non-Autoregressive, NAR）时间戳预测器。因为是非自回归，模型无需等待上一个 token 生成即可并行预测整个时间序列的时间戳。这一架构使得 0.6B 参数的轻量级 ASR 在 128 并发下，仅需 1 秒即可精准转录和对齐 2000 秒时长的多语种录音，且延迟低至 92 毫秒。

在 CommonVoice、AISHELL、LibriSpeech 等多个多语言语音识别基准测试中，Qwen3-ASR 1.7B 不仅优于同等参数量的其他开源模型，还与 Whisper Large‑v3、Azure STT 等商业方案表现持平，部分指标甚至更优。

Qwen3-TTS​

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  • 发布时间: 2026-01-23
  • 核心定位：双分词器流式语音合成，实现极低延迟的声音克隆
  • 技术创新：双分词器（Dual-tokenizer）流式机制，3 秒音色克隆
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3-TTS Technical Report
  • github
  • HuggingFace

Qwen3-TTS 模型训练数据涵盖 500 万小时多语言语音，支持 10 种语言，以 Apache 2.0 协议开源。在实时互动场景下，Qwen3-TTS 在架构上采用创新的双分词器流式处理机制，将高层语义规划与底层声学特征映射高度重叠处理，两套分词器可灵活切换，兼顾音质与实时性，专为流式优化，首包延迟低至 97ms。

Qwen3-TTS 仅需 3 秒参考音频即可完美克隆音色，可通过自然语言控制音色、语调、语速，无需预设说话人 ID，大幅降低个性化 TTS 门槛，在虚拟助手、有声书、配音自动化等场景具备商业价值。

Qwen3-VL-Embedding/Reranker​

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  • 发布时间: 2026-01-12
  • 核心定位：建立统一的多模态表征空间，实现文本/图像/视频的跨模态一体化检索
  • 技术创新：Embedding 采用双塔架构，Reranker 采用单塔深层交互架构
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3-VL-Embedding and Qwen3-VL-Reranker: A Unified Framework for State-of-the-Art Multimodal Retrieval and Ranking
  • github
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Qwen3-VL-Embedding/Reranker 是基于 Qwen3-VL 基础模型构建的多模态嵌入与重排序系列。Embedding 阶段利用 Qwen3-VL 强大的底层特征提取能力构建双塔结构，将海量的异构数据（文字片段、图表截图、视频片段）映射为定长向量完成初筛；Reranker 阶段采用计算密集的单塔结构进行极其精确的相关性打分。在 MMEB-V2 榜单上，该模型以 77.8 的综合高分排名全球第一，彻底重构了下一代搜索引擎的底层逻辑。

模型采用多阶段训练：先通过大规模对比预训练实现跨模态对齐，再用重排序蒸馏提升检索精度，并引入 Matryoshka 表征学习，可灵活选择嵌入维度，无需重训。支持最长 32ktoken 上下文、30+种语言，提供 2B 和 8B 两种参数规模。

二、2025 年超长上下文、全模态与细分领域突破​

Qwen-Image-Layered​

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  • 发布时间: 2025-12-18
  • 核心定位：颠覆专业设计工作流的端到端图像分层生成模型
  • 技术创新：发明 RGBA-VAE 与 VLD-MMDiT，实现语义解耦的 PSD 图层输出
  • 论文
  • 论文标题: Qwen-Image-Layered: Towards Inherent Editability via Layer Decomposition
  • github
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Qwen-Image-Layered 不再生成单张合并的 RGB 图，而是直接输出多个语义解耦的 RGBA 图层，每个图层对应图像中独立的语义对象且自带透明通道。

开发了 RGBA-VAE，将原本仅支持 RGB 的潜空间扩展到支持透明通道（Alpha）的四通道潜表征。发明了变量层分解多模态扩散 Transformer（VLD-MMDiT），允许用户指定生成 3 到 10 个层，单次推理即可吐出物理隔离、语义解耦的 RGBA 图层。模型输出可直接保存为 PSD 格式，实现了真正的工业级可编辑性。

QwenLong-L1.5​

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  • 发布时间: 2025-12-16
  • 核心定位：攻克 4M Token 超长上下文记忆推理极限的智能体架构
  • 技术创新：自适应熵控制策略（AEPO），多阶段迭代记忆增强框架
  • 论文
  • 论文标题: QwenLong-L1.5: Post-Training Recipe for Long-Context Reasoning and Memory Management
  • github
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构建了「记忆增强架构」。对于超过 256K 的长文，模型转化为带有记忆存储模块的迭代智能体：一边阅读切片一边更新全局记忆摘要，并无缝融入即时推理窗口。发明了 AEPO 策略动态调节长序列 RL 的探索与利用平衡。在 1M 到 4M 的超长任务基准中追平 GPT-5。

Qwen3-VL​

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  • 发布时间: 2025-12-04
  • 核心定位：支持原生 256K 交错图文上下文的视觉语言旗舰，提供推理增强版
  • 技术创新：Dense 与 MoE 架构双轨并发，引入视觉深度思维链（VL-Thinking）
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3-VL Technical Report
  • github
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模型底层直接支持 256K 超长多模态交错上下文输入，不再受传统 VLM 的「先文字后图片」或「图片数量上限」的约束。模型阵容覆盖 Dense（2B/4B/8B/32B）和 MoE（30B-A3B/235B-A22B）六个尺寸，为不同算力场景提供灵活选择。引入 VL-Thinking 后，模型能够在隐层中展开视觉思维链，串联起长视频开头与结尾的逻辑关联，展现出类似人类侦探般的「跨时空因果推断」能力。

Qwen3Guard​

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  • 发布时间: 2025-10-17
  • 核心定位：流式安全护栏模型，实现 119 种语言零延迟实时 Token 级监控
  • 技术创新：变压器尾层挂载轻量级分类头，首创三级（安全/争议/不安全）动态风险判定
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3Guard Technical Report
  • github
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Qwen3Guard 是 Qwen3 系列配套的多语言安全护栏模型，模型覆盖 119 种语言与方言，提供 0.6B/4B/8B 三种参数规模，可根据服务器算力灵活部署。专为生产级 LLM 部署场景设计，提供了两种完全不同的运作模式，以适配不同的工程约束：

  • Generative Qwen3Guard：基于自回归语言模型，对完整的模型输入/输出进行三分类判定：安全（safe）、有争议（borderline）、不安全（unsafe），给出分类理由，适合对准确率要求高、可接受额外延迟的场景。
  • Stream Qwen3Guard：在解码器顶端附加轻量级分类头，在模型生成每个 token 时同步判断安全性，实现零额外延迟的流式实时安全监控，可在检测到不安全内容时立即中断生成。

10 Qwen3-Omni​

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  • 发布时间: 2025-09-23
  • 核心定位：真正的原生全模态融合王者，36 项音频/视觉基准无损 SOTA
  • 技术创新：Thinker-Talker 专家架构，因果卷积网络实现超低延迟声学解码
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3-Omni Technical Report
  • github
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Qwen3-Omni 是通义千问系列目前全模态覆盖最广的模型，实现文本、图像、音频、视频四大模态同时达到 SOTA 级别性能且无退化，在 36 个音频/音视频基准中拿下 32 项开源 SOTA 和 22 项整体 SOTA，ASR 能力超越 Gemini-2.5-Pro、Seed-ASR、GPT-4o-Transcribe 等模型。

采用 Thinker-Talker MoE 架构，Thinker 负责多模态理解与决策，Talker 负责实时语音流输出，解耦设计兼顾推理深度与低延迟，稀疏激活机制提升计算效率。同时支持多语言能力，文本理解覆盖 119 种语言、语音理解 19 种、语音生成 10 种，可处理最长 40 分钟连续音频，适配长会议转录、实时翻译等场景。

11 Qwen-Image​

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  • 发布时间: 2025-08-05
  • 核心定位：突破复杂中文与多语言文字渲染的多任务图像扩散基础模型
  • 技术创新：20B 级 MMDiT 架构，深度注入大语言模型语义先验
  • 论文
  • 论文标题: Qwen-Image Technical Report
  • github
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Qwen-Image 核心突破两大扩散模型难题：复杂文字渲染与精确图像编辑。文字渲染上，多数模型仅支持基础英文，对中日韩等文字易出错。Qwen-Image 采用渐进训练：先学无文字图像生成，再学简单字母文字，最后攻克中文等复杂表意文字，实现精准笔画控制。

模型采用多任务联合训练，同时学习 T2I（文本生成图像）、TI2I（文本+图像生成图像）和 I2I（图像到图像重建）任务并共享参数，提升指令理解与编辑能力；还对齐 Qwen2.5-VL 视觉编码器与 MMDiT 潜表征空间，有效迁移语言模型的语义理解能力。

12 Qwen3 Embedding​

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  • 发布时间: 2025-06-06
  • 核心定位：统一文本检索基座，GTE 系列重大升级
  • 技术创新：词表暴力截断与套娃表征学习（MRL）
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3 Embedding: Advancing Text Embedding and Reranking Through Foundation Models
  • github
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Qwen3 Embedding 是 GTE-Qwen（General Text Embeddings）系列的重大升级，底座从 Qwen2.5 切换为 Qwen3 LLM，语言能力大幅提升。该系列涵盖 Embedding 与 Reranker，提供 0.6B/4B/8B 三种参数规格，满足不同部署需求。

训练采用三阶段策略：先大规模无监督对比预训练，学习通用语义相似度；再用高质量标注数据监督微调，提升检索精度；最后通过模型合并融合多阶段/多任务 checkpoint，增强跨任务鲁棒性、减少遗忘。模型合并是其核心方法论创新。

13 QwenLong-L1​

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  • 发布时间: 2025-05-26
  • 核心定位：探索极致长文本推理架构的过渡性先导技术
  • 技术创新：三阶段渐进式强化学习
  • 论文
  • 论文标题: QWENLONG-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning
  • github
  • HuggingFace

QwenLong‑L1 针对 AI 领域的长上下文领域核心迁移难题：如何将已通过强化学习训练、具备优秀短上下文推理能力的 LRM（Language Reasoning Model）模型，无损平滑扩展到极长上下文场景。直接 RL 扩展易出现训练不稳定、奖励稀疏、推理能力退化等问题。QwenLong‑L1 提出三阶段渐进式方案：

  • 热身 SFT：用高质量长上下文数据做监督微调，让模型快速建立长文档理解基础
  • 课程引导分阶段 RL：按上下文长度由短到长逐步提升训练难度，保证 RL 过程稳定
  • 难度感知回顾采样：定期回采高难度样本，避免长序列推理时遗忘简单多跳能力

该框架具备强通用性：任何已完成 RL 后训练的短上下文推理模型，均可通过此方案无缝适配长上下文，无需从头训练，显著降低研发成本。

14 QwenLong-CPRS​

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  • 发布时间: 2025-05-26
  • 核心定位：探索极致长文本推理架构的过渡性先导技术
  • 技术创新：语言引导动态压缩（CPRS）
  • 论文
  • 论文标题: QWENLONG-CPRS: Towards ∞-LLMs with Dynamic Context Optimization
  • github
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QwenLong-CPRS（Context Compression and Retrieval System）从动态压缩角度解决长上下文问题：推理前先压缩上下文，仅保留与问题相关信息，同时降低 prefill 计算开销与解决「中间丢失」问题。

核心为自然语言指令引导的动态优化，用户用自然语言描述查询意图，模型自适应保留关键内容，透明可控。支撑技术包括：语言引导动态优化、双向推理层、Token Critic 打分机制、窗口并行推理。

支持 4K～2M token 全范围上下文，覆盖 RAG 到超长文档摘要。与 QwenLong-L1 互补：L1 侧重训练提升推理长度，CPRS 侧重推理时高效管理上下文，共同构成完整长上下文解决方案。

15 Qwen3 Technical Report​

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  • 发布时间: 2025-05-19
  • 核心定位：支持 119 种语言，原生内置思考/非思考双模切换的跨时代大模型
  • 技术创新：单一权重内嵌思维链（Thinking Mode），隐空间自适应路由
  • 论文
  • 论文标题: Qwen3 Technical Report
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Qwen3 系列覆盖 0.6B 到 235B（Dense + MoE），将思考模式与非思考模式统一到同一框架，无需切换模型即可兼顾深度推理与快速响应。

Qwen3 将复杂的链式推理（CoT）和低延迟日常对话无缝融合在单一模型中。模型会根据提示复杂度自动决定是否进入「Thinking Mode」。参数小至 1.7B 的基础模型在 STEM 测试中反超前代 14B 模型，旗舰版本更是展现了顶级的逻辑搜索内化能力。

16 An Empirical Study of Qwen3 Quantization​

  • 发布时间: 2025-05-07
  • 核心定位：针对 Qwen3 架构进行的系统性量化实证研究
  • 技术创新：覆盖 1 至 8 bit 位宽的 5 种经典 PTQ 方法对 MoE 架构的鲁棒性测评
  • 论文
  • 论文标题: An Empirical Study of Qwen3 Quantization
  • github
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揭示了中等位宽量化对 Qwen3 的高效性，并警告了 1-2 bit 极端量化下隐式逻辑路径坍塌的风险，为端侧大模型部署提供了量化准则。

17 Open-Qwen2VL​

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  • 发布时间: 2025-04-02
  • 核心定位：重新定义完全开源，提供多模态大模型从零训练的完整算力基建
  • 技术创新：多模态序列打包技术（Sequence Packing）与 DFN/CLIP 数据过滤
  • 论文
  • 论文标题: Open-Qwen2VL: Compute-Efficient Pre-Training of Fully-Open Multimodal LLMs on Academic Resources
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  • HuggingFace

UCSB、ByteDance、Nvidia 联合提出的完全开源 2B 多模态 LLM。仅用 220 A100-40G GPU 小时、29M 图文对，以 Qwen2-VL 官方预训练 token 数量的 0.36%就超越了 Qwen2-VL-2B 的性能。核心技术包括低-高动态分辨率渐进训练策略与多模态序列打包，大幅提升了计算效率。

18 Qwen2.5-Omni​

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  • 发布时间: 2025-03-27
  • 核心定位：端到端全模态流式响应模型
  • 技术创新：Streaming Talker 模块并行生成音频，废弃文本中转
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2.5-Omni Technical Report
  • github
  • HuggingFace

底层废除了语音转文本的级联，支持同时摄入四种模态特征(感知文本、图像、音频、视频)，直接预测音频 Token。创新性的提出 Thinker-Talker 双模块架构：Thinker 负责文本推理与生成，Talker 实时转为自然语音。流式处理依托音视频编码器分块感知，实现低延迟实时对话。TMRoPE（时间对齐多模态 RoPE） 统一跨模态时序位置编码，大幅提升音视频理解的时序一致性。在硬核逻辑测试中证明了保留声音原生韵律特征远优于文本扁平化。

19 Qwen2.5-VL​

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  • 发布时间: 2025-02-20
  • 核心定位：具备绝对空间坐标定位能力的视觉智能体（GUI Agent）
  • 技术创新：原生动态分辨率 ViT、窗口注意力及绝对时空编码
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2.5-VL Technical Report
  • github
  • HuggingFace

Qwen2.5-VL 在视觉识别、目标定位、文档解析、长视频理解四大维度全面升级：采用动态分辨率 + 绝对时间编码，支持数小时超长视频与秒级事件精确定位；基于原生 ViT 从头训练并结合 Window Attention，大幅提升高分辨率图像处理效率；强化结构化数据提取，可精准解析发票、表格、图表等复杂文档，并支持直接输出绝对空间边界框与绝对时间坐标，能作为视觉执行代理操作计算机与手机 GUI，在 DocVQA 上达 96.5 分，性能对齐 GPT-4o。

20 Qwen2.5-1M​

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  • 发布时间: 2025-01-28
  • 核心定位：突破百万级上下文的推理旗舰
  • 技术创新：渐进式长度扩展、自适应基础频率（ABF）、稀疏注意力
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2.5-1M Technical Report
  • github
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Qwen2.5 结合 ABF、稀疏注意力与分块预填充机制，突破 1M Token 内存墙，百万上下文预填充速度提升 3–7 倍，多项指标超越 GPT-4o-mini。

三、2024 年参数规模化与时空视觉的突破​

21 Qwen2.5 Technical Report​

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  • 发布时间: 2024-12-20
  • 核心定位：奠定开源世界新标准的全尺寸、高性能语言大模型
  • 技术创新：深度 RLHF 对齐，STEM 语料大规模上采样，优化的 MoE 负载均衡
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2.5 Technical Report
  • github
  • HuggingFace

Qwen2.5 预训练数据从 7T 扩展至 18T token，搭配超 100 万样本精细 SFT 与多阶段强化学习（离线 DPO + 在线 GRPO），覆盖 0.5B～72B 全规格，长文本生成、结构化数据分析与指令跟随能力大幅提升。通过海量高质量数据飞轮与奖励模型（RM）对齐，在 STEM 领域展现出惊人能力，确立了当时开源生态的绝对标杆。

22 Qwen2.5-Coder​

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  • 发布时间: 2024-09-19
  • 核心定位：专为代码与数学逻辑打造的垂直领域模型
  • 技术创新：5.5 万亿 token 纯代码继续预训练，编译器环境反馈数据清洗
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2.5-Coder Technical Report
  • github
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这款代码专用旗舰模型基于 5.5T token 代码数据持续预训练，覆盖 0.5B–32B 全尺寸规格，在代码生成、补全、推理、修复等十余项基准上实现 SOTA。通过数据清洗、可扩展合成数据与均衡混合策略，兼顾代码专精与通用理解、数学推理能力。其中 32B 版本代码能力对齐乃至超越 GPT‑4o，并验证了代码模型需借助编译器执行反馈，构建内部程序状态机模拟的核心思路。

23 Qwen2-VL​

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  • 发布时间: 2024-09-19
  • 核心定位：具备动态分辨率和长视频理解的视觉基础模型
  • 技术创新：发明 mRoPE（多维旋转位置编码）
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model's Perception of the World at Any Resolution
  • github
  • HuggingFace

提出 Naive Dynamic Resolution 机制，可动态处理任意分辨率图像，无需裁剪或填充。M-RoPE 多模态 RoPE 统一文本、图像、视频位置编码，将时间、高度、宽度解耦，构建三维时空坐标系，实现真正的图文视频一体化处理，原生支持 20 分钟以上高清视频理解。旗舰模型 Qwen2-VL-72B 性能对标 GPT-4o 等顶尖商业模型。

24 Qwen2-Audio​

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  • 发布时间: 2024-07-17
  • 核心定位：支持自然语言提示控制的第二代大规模音频模型
  • 技术创新：采用 Prompt 与 DPO（直接偏好优化）进行音频对齐
  • 论文
  • 论文标题: Qwen2-Audio Technical Report
  • github
  • HuggingFace

以自然语言提示简化预训练流程，替代传统标签体系；无需系统提示即可自动切换语音聊天（自然对话）与音频分析（声音、音乐、场景理解）模式，摒弃复杂层级标签，实现双轨运行。模型可在统一框架中整合多维度音频感知能力，能并发理解同一音频片段中的环境音、多人对话及语音命令。

25 Qwen2 Technical Report​

  • 发布时间: 2024-07-16
  • 核心定位：引入 GQA 与 MoE 的第二代语言基座
  • 技术创新：7 万亿 token 预训练，全面拥抱 GQA 和稀疏专家网络
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  • 论文标题: Qwen2 Technical Report
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Qwen2 覆盖 0.5B 至 72B 规格及 MoE 架构，超越多数同规模开源模型，作为 Qwen2/2.5 时代开篇之作，奠定后续迭代技术基座。其引入 MoE 与 GQA 大幅降低推理显存占用，旗舰 Qwen2-72B 在 MMLU 达 84.2 分，在多语言、编程、数学、推理任务中全面领先，印证了暴力数据与模型稀疏化的有效性。

四、2023 年基座奠基与初步探索​

26 Qwen-Audio​

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  • 发布时间: 2023-11-15
  • 核心定位：探索大规模统一音频-语言理解的基础模型
  • 技术创新：多任务层级标签（Hierarchical Tags）消除联合训练梯度干扰
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  • 论文标题: Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified Large-Scale Audio-Language Models
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Qwen 音频第一代模型是 Qwen 系列首个通用音频理解预训练模型，覆盖 30+任务，涵盖语音识别、自然声分类、音乐及歌曲理解。提出层级标签多任务训练框架，通过共享标签与专用标签解决多任务一对多干扰问题，首次验证单模型可处理 30+音频任务，为后续 Qwen2‑Audio 与 Qwen2.5‑Omni 及全模态体系奠定基础。

27 Qwen Technical Report​

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  • 发布时间: 2023-09-28
  • 核心定位：Qwen 家族初世代基座，确立开源双语标准
  • 技术创新：高压缩率的 Byte-level BPE 超大词表，严格的 RLHF 对齐
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  • 论文标题: Qwen Technical Report
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作为 Qwen 家族的起点，2023 年 9 月发布的初代技术报告，确立了「预训练基座语言模型+RLHF 对齐」的核心路线，初代即融入工具使用与规划能力，奠定了后续 28 个月从 Qwen 到 Qwen3、从文本到全模态的演进基础。该模型采用 Dense 架构，中文逻辑处理与代码解释器代理能力出色，向全球证明千亿级开源模型具备匹敌早期 GPT-4 的基础潜力。

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