Together AI, Together 서버리스에 tev1-4B-experimental 공개
Jev와 유사한 분류 모델로, Qwen3.5 4B를 파인튜닝했으며 가격은 입력 100만 토큰당 0.042달러, 출력 100만 토큰당 0달러다. Together AI는 데이터 레시피와 파인튜닝 튜토리얼도 함께 공개하며, Tev1 학습 비용은 17달러라고 밝혔다.
Jev와 유사한 분류 모델로, Qwen3.5 4B를 파인튜닝했으며 가격은 입력 100만 토큰당 0.042달러, 출력 100만 토큰당 0달러다. Together AI는 데이터 레시피와 파인튜닝 튜토리얼도 함께 공개하며, Tev1 학습 비용은 17달러라고 밝혔다.
OpenRouter가 이제 Alibaba_Qwen의 Qwen3.8 Max Prime을 제공한다. OpenRouter는 이를 Qwen3.8 Max와 같은 2.4T 파라미터 성능을 갖춘, 처리량이 더 높은 변형이라고 설명한다.
Codex 플래너와 크리에이터가 각 스킬을, 그 스킬 자체의 품질 기준에서 가져온 루브릭을 사용해 테스트된 터미널 워크플로로 바꾼다. 결과만 반영한 RL은 Terminal-Bench 2.1에서 Qwen3.8-27B를 49.4%에서 54.1%로 올렸고, 루브릭을 추가하면 50.1%에 그쳤지만 궤적 비교에서는 더 많이 앞섰다.
할인은 Together AI 서버리스의 Alibaba_Qwen 모델 두 종에 적용되며 9월 30일까지 이어진다. Together AI는 장기 과제 에이전트 작업에는 Qwen3.7-Max를, 처리량이 많고 비용에 민감한 워크로드에는 Qwen3.8-Flash를 권한다.
Victor M은 이 모델이 토큰을 아끼기 위해 긴 문서를 작은 페이지 이미지로 바꾼 뒤, 질문과 관련된 페이지의 전체 텍스트만 가져온다고 밝혔다.
Command Code가 Mimo V2.6 Pro Ultraspeed, GLM 5.3 FlashX, Qwen 3.8 Omni Flash, Step 5 Preview를 포함해 모델 12종을 추가했다. DeepSeek V4.1 Flash는 확대된 사용량으로 포함되며, Jev는 무료다.
라인업은 ASR, TTS, Realtime를 업그레이드하고 오디오 이해용 ASR-Next와 오디오 창작용 TTS-Next를 추가한다. Qwen은 인하 폭을 TTS 약 70%, Realtime 약 85%, ASR 최대 95%로 제시했다.
ModelScope는 Qwen이 Ubuntu, macOS, Windows, Android 및 Web에서 하이브리드 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 250개 작업 벤치마크인 RecreationBench를 도입했다고 밝혔다. 에이전트는 실행 중인 앱을 탐색하고 코드로 재현한 뒤 프로그램 테스트와 VLM 기반 시각 평가를 통과해야 한다.
알리바바 클라우드가 9월 20–27일 Token Harbor에서 Qwen3.8-Flash를 무료로 사용해 볼 수 있는 한정 기간 혜택을 강조했습니다. Token Harbor는 Qwen3.8 Flash가 일주일 동안 무료이며 1M 컨텍스트 윈도우를 갖추고 해당 날짜에 플랫폼에서 라이브된다고 밝혔습니다.
알리바바 클라우드는 QwenWork에 한 번의 지시를 내려 설정된 일정에 따라 여러 제품 페이지를 확인하고, 이전 주의 스냅샷과 비교한 뒤 타임스탬프가 찍힌 스크린샷과 함께 가격 변동 보고서를 보내도록 할 수 있다고 밝혔다.
Qwen이 Hugging Face Spaces에 있는 Hugging Apps의 Qwen-Image-2.1 라이브 데모를 강조하며, 하나의 체크포인트가 생성과 편집을 모두 담당하고 설정 없이 브라우저에서 체험할 수 있다고 밝혔다. Hugging Apps는 해당 모델을 최대 10개의 이미지 참조를 지원하는 7B 파라미터 네이티브 생성 및 편집 모델로 설명했다.
ComfyUI는 Qwen-Image-2.1이 이제 지원된다고 밝히며, 생성과 편집을 위한 오픈 웨이트 7B 체크포인트를 설명했습니다. Qwen은 해당 발표를 인용하며 ComfyUI 지원을 강조했습니다.
vLLM은 @Alibaba_Qwen의 Qwen-Image-2.1이 vLLM-Omni에서 출시 당일 지원된다고 밝혔으며, 생성·편집·투명 이미지를 위해 Qwen3-VL-8B와 페어링된 7.1B DiT라고 설명했다. Qwen은 vLLM에 감사하며 하나의 모델이 서비스를 제공할 준비가 되었다고 말했다.
Qwen이 Qwen-Image-2.1을 발표하며, 이 7B 모델이 이미지 생성과 편집을 통합하고 가중치가 이제 오픈되었다고 밝혔다. 회사는 이 모델이 RGBA 레이어를 네이티브로 처리하고, 최대 10장의 참조 이미지를 지원하며, 정밀한 로컬 제어를 제공한다고 말했다.