Qwen이 생성과 편집을 통합한 7B 파라미터의 오픈소스 이미지 모델 Qwen-Image-2.1을 공개했다.
Qwen이 화자 음색 보존과 원문-번역 동기화 기능을 갖춘 실시간 통역 모델 Qwen3.8-LiveTranslate를 공개했다.
Qwen이 실시간 오디오-비주얼 상호작용과 에이전트 기능을 강화한 Qwen3.8-Omni-Flash를 공개했으며, 관련 오픈소스 도구도 함께 공개했다.
Qwen 팀이 Taobao와 협력해 1년간의 실제 시장 데이터를 기반으로 한 장기 운영 에이전트 벤치마크 E-Commerce Bench를 공개했다.
Qwen 팀이 3D 인식과 모션 플래닝을 통합한 자율주행 전용 비전-언어 파운데이션 모델 Qwen-Drive-1.0을 공개했다.
Qwen3.8-Flash-Next가 1/9의 비용으로 기존 모델 대비 우수한 성능을 입증했다.
Qwen 팀이 7개 도메인을 시뮬레이션하는 네이티브 언어 월드 모델 Qwen-AgentWorld를 출시했다.
Qwen 팀이 시각-언어 이해를 물리적 행동으로 연결하는 3종의 로봇 파운데이션 모델을 공개했다.
Qwen-RobotManip는 데이터 정렬 기술을 통해 3.8만 시간의 대규모 데이터를 학습하여 뛰어난 범용성을 갖춘 VLA 파운데이션 모델이다.
Qwen-RobotWorld는 자연어를 인터페이스로 활용해 다양한 로봇 형태와 환경을 통합 학습하는 차세대 Embodied World Model이다.
Qwen-RobotNav는 다양한 내비게이션 작업에 맞춰 관찰 컨텍스트를 조절할 수 있는 확장 가능한 통합 모델이다.
Qwen3.7-Plus는 시각과 언어를 통합해 GUI와 CLI를 넘나드는 멀티모달 에이전트 모델이다.
Qwen-VLA는 시각적 이해를 넘어 로봇의 연속적인 동작과 경로 예측까지 수행하는 범용 VLA 모델이다.
Qwen이 시각 맥락까지 활용하는 실시간 통역 모델 Qwen3.5-LiveTranslate를 공개했다.
FlashQLA는 GDN Chunked Prefill을 CP·fused kernel로 최적화해 FLA Triton 대비 최대 3배 빨라졌다.
Qwen이 27B dense 멀티모달 모델 Qwen3.6-27B를 오픈소스로 공개했다.
Qwen3.6-Max-Preview가 코딩·지식·지시이행을 개선한 프리뷰로 공개됐다.
Qwen3.6-35B-A3B를 누구나 쓸 수 있게 공개한 코딩 에이전트 모델.
Qwen3.5-Omni는 256k 컨텍스트와 10시간 음성 입력, 113개 언어 ASR로 옴니모달 성능을 크게 끌어올렸다.
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