Qwen 시리즈의 새로운 플래그십 모델인 Qwen2.5-Omni는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 통합 처리하는 엔드투엔드 멀티모달 모델이다.
Qwen이 강화학습으로 성능을 최적화한 32B 규모의 오픈소스 멀티모달 모델 Qwen2.5-VL-32B-Instruct를 공개했다.
Qwen이 강화 학습을 통해 DeepSeek-R1에 필적하는 추론 성능을 구현한 QwQ-32B 모델을 공개했다.
Qwen이 추론과 코딩 성능을 강화한 QwQ-Max-Preview를 공개하고 향후 앱 출시 및 소형 모델 오픈소스를 예고했다.
Alibaba가 20조 개 이상의 토큰을 학습한 대규모 MoE 모델 Qwen2.5-Max를 공개했다.
Qwen이 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하는 오픈소스 모델 Qwen2.5-1M 시리즈를 출시했다.
마이크로 배치 대신 글로벌 배치 단위의 로드 밸런싱을 적용해 MoE 모델의 성능과 전문가 특화 능력을 크게 향상시켰다.
Qwen이 수학적 추론의 단계별 오류를 식별하는 새로운 PRM과 벤치마크 ProcessBench를 공개했다.
Qwen Team이 수학 및 코딩 분야의 심층 추론 능력을 강화한 실험적 모델 QwQ-32B-Preview를 공개했다.
Qwen2.5-Turbo가 컨텍스트 길이를 100만 토큰으로 확장하고 추론 속도와 비용 효율성을 대폭 개선했다.
GPT-4o 수준의 코딩 성능을 갖춘 Qwen2.5-Coder 시리즈가 다양한 모델 크기로 오픈소스 공개되었다.
5.5조 개의 토큰을 학습해 코딩과 수학 능력을 대폭 강화한 차세대 오픈 소스 모델 Qwen2.5-Coder가 공개되었다.
Qwen이 CoT와 TIR을 지원해 수학 문제 해결 능력을 강화한 Qwen2.5-Math 시리즈를 오픈 소스로 공개했다.
Qwen 모델 시리즈의 최신 시각 언어 모델인 Qwen2-VL이 공개되어 영상 이해와 Agent 기능을 강화했다.
8k 컨텍스트 모델을 활용해 1M 컨텍스트를 처리하는 에이전트를 구축하고, 이를 통해 롱 컨텍스트 모델을 학습시키는 전략을 제시한다.
Qwen 팀이 기존 Qwen1.5-110B-Chat의 성능을 뛰어넘는 대규모 모델 Qwen-Max-0428을 공개했다.
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