Apple 在 Hugging Face 發布 LensVLM-9B，這是 Qwen3.5-9B 的微調模型
Apple 已在 Hugging Face 發布 LensVLM-9B。Victor M 形容它是 Qwen3.5-9B 的微調模型，會把長文件轉成較小的頁面圖像以節省 token，然後只取回與問題相關頁面的完整文字。
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Kev 是建於 Qwen3.5-4B-Base 的 LoRA adapter 與 pointer head
OpenRouter 表示，Kev 是建於 Qwen3.5-4B-Base 的 LoRA adapter 與 pointer head，權重放在一個 Hugging Face 儲存庫，並感謝 SiliconFlowAI 提供託管。
Qwen 重點介紹 Hugging Face Spaces 上的 Qwen-Image-2.1 即時示範
Qwen 重點介紹 Hugging Apps 於 Hugging Face Spaces 上的 Qwen-Image-2.1 即時示範，表示單一檢查點即可涵蓋生成與編輯，並可於瀏覽器中試用，無需設定。Hugging Apps 將該模型描述為 7B 參數的原生生成與編輯模型，最多可使用 10 張圖像參考。
Qwen 團隊推出原生多模態模型 Qwen3.8-Omni-Flash
Qwen3.8-Omni-Flash 專為跨文字、音頻及影片的長程智能體任務而訓練，採用 Qwen3.8-Next 的稀疏混合專家設計，上下文視窗達 100 萬個 token。兩個開源框架 Qwen-MM-Plugins 與 Qwen-Live-Harness，分別加入多模態及實時智能體支援。
Together AI 在 Hugging Face 發布 Tev1-4B-experimental 權重
Tev1-4B-experimental 權重位於 Hugging Face 上的 togethercomputer 儲存庫。Together AI 形容該模型是一項實驗，旨在展示專門的決策模型可以相當容易地訓練。
Together AI 在 Together serverless 發布 tev1-4B-experimental
這個類似 Jev 的分類器以 Qwen3.5 4B 微調，輸入定價為每百萬 0.042 美元，輸出為每百萬 0 美元。Together AI 同時發布數據配方和微調教學，並表示訓練 Tev1 的成本為 17 美元。