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通义千问-QVQ-72B-Preview
图片理解
33K
通义千问-QVQ-72B-Preview是由 Qwen 团队开发的一个实验性研究模型，专注于提升视觉推理能力。通义千问-QVQ-72B-Preview模型在基准测试中取得了优异的表现，在 MMMU 上达到了70.3%，展示了 QVQ 在多学科理解和推理任务上的强大能力，MathVista 和 MathVision 的提升凸显了模型在数学推理任务上的进步。与 Qwen2-VL-72B 相比，QVQ 验证了思维链有助于模型提升视觉推理能力，尤其是需要深度思考和推理的数学领力。
2025年2月28日
阿里云
通义千问2.5-Omni-7B
全模态
33K
基于Qwen2.5训练的全新多模态理解生成大模型，支持文本, 图像，语音，视频输入理解和混合输入理解，具备文本和语音同时流式生成能力，多模态内容理解速度显著提升，提供了4种自然对话音色。
2025年3月26日
阿里云
通义千问2.5-14B-1M
文本生成
1024K
Qwen2.5系列14B模型，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识，并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。此外，新模型在指令执行、生成长文本、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。 上下文长度支持1M Token。
2025年1月27日
阿里云
通义千问2.5-7B-1M
文本生成
1024K
Qwen2.5系列7B模型，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识，并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。此外，新模型在指令执行、生成长文本、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。 上下文支持1M Token。
2025年1月27日
阿里云
通义千问2.5-VL-3B
图片理解
131K
指令跟随、数学、解题、代码整体提升，万物识别能力提升，支持多样格式直接精准定位视觉元素，支持对长视频文件（最长10分钟）进行理解和秒级别的事件时刻定位，能理解时间先后和快慢，基于解析和定位能力支持操控OS或Mobile的Agent，关键信息抽取能力和Json格式输出能力强，此版本为3B版本，适合移动端使用。
2025年1月27日
阿里云
通义千问2.5-VL-7B
图片理解
131K
指令跟随、数学、解题、代码整体提升，万物识别能力提升，支持多样格式直接精准定位视觉元素，支持对长视频文件（最长10分钟）进行理解和秒级别的事件时刻定位，能理解时间先后和快慢，基于解析和定位能力支持操控OS或Mobile的Agent，关键信息抽取能力和Json格式输出能力强，此版本为7B版本，计算量与性能相对平衡。
2025年1月27日
阿里云
通义千问2.5-VL-72B
图片理解
131K
指令跟随、数学、解题、代码整体提升，万物识别能力提升，支持多样格式直接精准定位视觉元素，支持对长视频文件（最长10分钟）进行理解和秒级别的事件时刻定位，能理解时间先后和快慢，基于解析和定位能力支持操控OS或Mobile的Agent，关键信息抽取能力和Json格式输出能力强，此版本为72B版本，本系列能力最强的版本。
2025年1月27日
阿里云
AI试衣-基础版
图片生成
aitryon是一款性能出众的虚拟试衣图片生成模型，可基于服饰平拍图片以及人物正面全身照，输出服饰的人物试衣效果图片。aitryon模型可在较短时间内生成试衣图片，适用于对时效性要求较高的场景。
2024年5月24日
阿里云
AI试衣-Plus版
图片生成
aitryon-plus是一款效果出众的虚拟试衣图片生成模型，可基于服饰平拍图片以及人物正面全身照，输出服饰的人物试衣效果图片。 相较于aitryon模型，aitryon-plus模型在图片清晰度、服饰纹理细节和logo还原效果等方面均有提升，但生成耗时较长，适用于对时效性要求不高的场景。
2025年4月28日
阿里云
通用文本向量-v3
向量模型
通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。
2024年7月12日
阿里云
通用文本向量-v4
向量模型
是通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型，相较V3版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升；在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升15%~40%；支持64~2048维用户自定义向量维度。
2025年6月5日
阿里云
通义万相2.1-文生图-Turbo
图片生成
通义万相2.1-文生图-Turbo，更快的生成速度，在图像美观度、真实感、艺术性上全面升级，更强的语义理解能力、丰富的风格泛化性、支持最大200万像素生成，支持智能提示词改写等。
2025年1月9日
阿里云
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