Together AI、Togetherのサーバーレスでtev1-4B-experimentalを公開
Jevに似た分類器で、Qwen3.5 4Bをファインチューニングしたモデル。料金は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力100万トークンあたり0ドル。Together AIはデータレシピとファインチューニングのチュートリアルも公開し、Tev1の学習費用は17ドルだったとしている。
Jevに似た分類器で、Qwen3.5 4Bをファインチューニングしたモデル。料金は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力100万トークンあたり0ドル。Together AIはデータレシピとファインチューニングのチュートリアルも公開し、Tev1の学習費用は17ドルだったとしている。
OpenRouterはAlibaba_QwenのQwen3.8 Max Primeを提供し、Qwen3.8 Maxと同じ2.4Tパラメータの能力を持つ高スループット版と説明している。
Codexのプランナーとクリエイターが各スキルを検証済みのターミナルワークフローに変え、そのスキル自身の品質基準から取ったルーブリックを使う。結果のみの強化学習でQwen3.8-27BはTerminal-Bench 2.1の成績を49.4%から54.1%に上げた。ルーブリックを加えると50.1%にとどまったが、軌跡の比較ではより多く選ばれた。
割引はTogether AIのサーバーレス上のAlibaba_Qwenの両モデルに適用され、9月30日まで続く。Together AIは、長期にわたるエージェント作業にはQwen3.7-Maxを、大量かつコストを重視するワークロードにはQwen3.8-Flashを推奨している。
Victor Mによると、このモデルはトークンを節約するため長い文書を小さなページ画像に変換し、その後、質問に関連するページの全文だけを取得する。
Command Codeは12のモデルを追加した。Mimo V2.6 Pro Ultraspeed、GLM 5.3 FlashX、Qwen 3.8 Omni Flash、Step 5 Previewが含まれる。DeepSeek V4.1 Flashは利用枠の拡大付きで提供され、Jevは無料だ。
ラインアップはASR、TTS、Realtimeを更新し、音声理解向けのASR-Nextと音声制作向けのTTS-Nextを追加する。Qwenによると、値下げ幅はTTSが約70%、Realtimeが約85%、ASRが最大95%だという。
ModelScopeは、QwenがUbuntu、macOS、Windows、Android、Webにわたるハイブリッドコンピュータ使用エージェント向けの250タスクのベンチマークであるRecreationBenchを導入したと述べた。エージェントは実行中のアプリを探索し、コードで再現し、プログラムテストとVLMベースの視覚評価に合格する必要がある。
アリババクラウドは、9月20〜27日にToken HarborでQwen3.8-Flashを無料で試せる期間限定オファーをハイライトしました。Token Harborは、Qwen3.8 Flashが1週間無料で、1Mのコンテキストウィンドウを備え、それらの日付にそのプラットフォームでライブであると述べました。
アリババクラウドは、QwenWorkに一度の指示を出すことで、複数の商品ページを所定のスケジュールで確認し、前週のスナップショットと比較し、タイムスタンプ付きスクリーンショットとともに価格変更のレポートを送信できると述べた。
QwenはHugging Face Spaces上のHugging AppsによるQwen-Image-2.1のライブデモを紹介し、1つのチェックポイントで生成と編集をカバーし、セットアップなしでブラウザで試せると述べた。Hugging Appsは同モデルを、最大10枚の画像参照に対応する7Bパラメータのネイティブ生成・編集モデルと説明した。
ComfyUIは、Qwen-Image-2.1がサポートされるようになったと述べ、生成と編集のためのオープンウェイトの7Bチェックポイントであると説明しました。Qwenはその発表を引用し、ComfyUIのサポートを強調しました。
vLLMは、@Alibaba_QwenのQwen-Image-2.1がvLLM-Omniでday-0サポートを得たと述べ、生成、編集、透明画像向けの7.1B DiTとQwen3-VL-8Bの組み合わせだと説明した。QwenはvLLMに感謝し、1つのモデルですぐにサーブできると述べた。
QwenはQwen-Image-2.1を発表し、7Bモデルが画像生成と編集を統合し、その重みが現在オープンであると述べた。同社は、RGBAレイヤーをネイティブに扱い、最大10枚の参照画像をサポートし、精密な局所制御を提供すると述べた。