Qwen系列上线，多图编辑模型Qwen-Image-Edit新版、全模态大模型Qwen3-Omni、视觉语言模型Qwen3-VL

近日，阿里 Qwen 团队接连发布并开源多款模型：安全审核模型 Qwen3Guard；业界首个原生端到端全模态大模型 Qwen3-Omni；强大的视觉语言模型 Qwen3-VL；新版图像编辑模型 Qwen-Image-Edit-2509；以及 Qwen3-Next 的 FP8 量化版本。

依托国产深算智能加速卡以及全国一体化算力网，超算互联网 AI 社区即刻上线 12 款 Qwen 系列开源模型。开发者、企业、研究机构均可在超算互联网快速下载模型文件进行部署、微调开发。

Qwen3-Omni上线，原生端到端全模态大模型

超算互联网 AI 社区上线原生端到端全模态大模型——Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct。Qwen3-Omni 能无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音输出。

Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/sugon_scnet/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct

Qwen3-Omni 的核心亮点包括：

性能卓越：Qwen3-Omni 在 36 项音频及音视频基准测试中斩获 32 项开源 SOTA 与 22 项总体 SOTA，超越 Gemini-2.5-Pro、Seed-ASR、GPT-4o-Transcribe 等闭源强模型，同时其图像和文本性能也在同尺寸模型中达到 SOTA 水平；

全球化的语言能力：模型能力覆盖广泛，支持 119 种语言的文本处理、19 种语言的语音输入以及 10 种语言的语音输出；

极致高效：延迟仅为 211 毫秒，并能轻松理解长达 30 分钟的音频内容；

高度可控：支持通过系统提示词（System Prompts）进行完全自定义，满足个性化需求；

功能强大：内置工具调用功能，可与其他应用和服务轻松集成；

开源字幕模型：同时开源了一个低幻觉的字幕生成模型，为音视频内容处理提供了可靠工具。

Qwen-Image-Edit-2509上线，支持多图融合，单图一致性增强

超算互联网 AI 社区上线 Qwen 新版图像编辑模型——Qwen-Image-Edit-2509。该模型不仅支持多图融合，提供“人物+人物”，“人物+商品”，“人物+场景” 等多种玩法，还增强了人物、商品、文字等单图一致性。

Qwen-Image-Edit-2509 下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/sugon_scnet/Qwen-Image-Edit-2509

对于单图输入，Qwen-Image-Edit-2509 提高了一致性，主要体现在以下方面：

人物编辑一致性增强：包括增强人脸 ID 保持，支持各种形象照片、姿势变换；

商品编辑一致性增强：包括增强商品 ID 保持，支持商品海报编辑；

文字编辑一致性增强：除了支持文字内容修改外，还支持多种文字的字体、色彩、材质编辑。

除此之外，它还原生支持 ControlNet，可通过关键点图改变人物姿势，还可轻松实现换装需求。

视觉语言模型Qwen3-VL上线，刷新多项SOTA

超算互联网 AI 社区上线通义千问迄今为止 Qwen 系列中最强大的视觉语言模型 Qwen3-VL-235B-A22B。该版本在各个方面都进行了全面升级。

Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking 下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/sugon_scnet/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking

Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct 下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/sugon_scnet/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

Qwen3-Next FP8 量化版本上线，性能提高

超算互联网 AI 社区上线 Qwen3-Next 模型的 FP8 量化版本。量化版本更方便用户使用，且性能提高。

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-FP8 下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/sugon_scnet/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-FP8

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/sugon_scnet/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 可能会生成比其前身更长的思考内容，可将其用于高度复杂的推理任务。

Qwen3-Next-80B-A3B-FP8 是 Qwen3-Next 系列的第一个版本，具有以下关键改进：

混合注意力机制：用 Gated DeltaNet 和 Gated Attention 的组合取代标准注意力机制，从而实现超长上下文的有效建模。

高稀疏性混合专家（MoE）：在 MoE 层中实现了极低的激活比率，在保留模型容量的同时大幅减少了每个令牌的 FLOPs。

稳定性优化：包括 零中心化和权重衰减的层归一化 以及其他稳定增强技术，以确保预训练和后训练的鲁棒性。

多令牌预测（MTP）：提升预训练模型性能并加速推理。

安全审核模型Qwen3Guard上线，实时检测，多语言支持

超算互联网 AI 社区上线安全审核模型 Qwen3Guard 系列，模型基于 Qwen3 构建，训练数据集包含 119 万个标记了安全性的提示和响应。

该系列包括三种大小的模型（0.6B、4B 和 8B），并具有两个专门变体：Qwen3Guard-Gen，将安全性分类视为指令跟随任务的生成模型；以及 Qwen3Guard-Stream，在增量文本生成期间结合了 token 级别的分类头以进行实时安全性监控。

Qwen3Guard 系列模型下载地址：https://www.scnet.cn/ui/aihub/models?order=popularity&keyword=Qwen3Guard&desc=true

Qwen3Guard-Gen 具有以下主要优势：

三级严重性分类：通过将输出分类为安全、有争议和不安全三个严重性级别，支持对不同部署场景的详细风险评估。

多语言支持：Qwen3Guard-Gen 支持 119 种语言和方言，确保在全球和跨语言应用中的强大性能。

卓越性能：Qwen3Guard-Gen 在各种安全基准上实现了最先进的性能，在英语、中文和多语言任务的提示和响应分类中表现出色。

Qwen3Guard-Stream 具有以下主要优势：

实时检测：Qwen3Guard-Stream 特别针对流式场景进行了优化，可以在增量 token 生成期间高效且及时地进行审核。

三级严重性分类：通过将输出分为安全、争议性和不安全三个严重性级别，支持适应多种部署场景的详细风险评估。

多语言支持：支持 119 种语言和方言，确保在全球和跨语言应用中的稳健性能。

Qwen3 模型合集：

https://www.scnet.cn/ui/aihub/models?order=popularity&keyword=Qwen