万亿参数也救不了脏数据，国内大模型开始返工预训练
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阿里也做AI终端，QwenBook先从办公平板下手
动察 Beating AI 快讯，《晚点 LatePost》称，阿里云无影团队正在研发 QwenBook，一款主打办公的「原生智能体电脑」，形态更接近平板加键盘。产品定义和硬件由团队自研，并用上无影已有的系统和端云能力。目前接入 Qwen3.8-Max 和 Qwen3.8-Flash。IT之家今天也在云栖大会现场看到了演示真机。 简单说，阿里想把千问直接放进系统里，让 Agent 能拿到文件、会议记录等上下文，再调用工具完成任务，而不只是做一个聊天 App。QwenBook 目前已经做了听记、Wiki、智能文件夹、邮箱、知识库 MyNote 和记忆管理 MyZone 等自有应用，还在与金山合作接入 WPS。 这和豆包手机的路线不太一样。豆包主要通过读屏和模拟点击，直接操作手机里已有的 App；QwenBook 先从自己能控制的办公应用做起。豆包这条路此前已经碰到第三方 App 的限制。新发布的努比亚 NaviX Ultra，目前仍无法在微信、淘宝、美团、小红书等应用内自动执行任务。 QwenBook 目前仍是早期试水项目。《晚点》称团队约 150 人，今年 4 月左右启动，完整产品预计到今年底或明年初才会发布。阿里现阶段更像是在先搭一套 Agent 能真正动手干活的办公环境，再慢慢往外接第三方软件。
Qwen半年两轮高层调整，刘大一恒正式接掌大模型
动察 Beating AI 快讯，阿里已任命刘大一恒为 Qwen 大语言模型负责人。云栖大会官网也已将他的头衔更新为「Qwen LLM 项目负责人」。 刘大一恒 2021 年加入阿里，此后一直是 Qwen 核心研发成员。今年 3 月，Qwen 技术负责人林俊旸离职创业；6 月，负责 AI 模型研发的周靖人卸任相关管理职务，转任阿里首席科学家。半年内连续调整后，Qwen 大语言模型线的负责人现在正式明确。 刘大一恒也被放到了今年云栖大会的核心位置。大会官网的演讲嘉宾中，他排在阿里主席蔡崇信和 CEO 吴泳铭之后，并将在主论坛发表「Qwen：迈向真实世界智能体」演讲。
PrismML把Qwen3.8 27B压到5.9GB，自测保留98.2%性能
动察 Beating AI 快讯，加州理工学院数学家 Babak Hassibi 联合创立的 AI 实验室 PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 27B，把 Qwen3.8 27B 的 270 亿参数模型压到 5.9GB。它把权重压成 -1、0、+1 三种值，体积只有 FP16 原版约九分之一。模型支持 26.2 万 Token 上下文、图文输入和 Agent 工具调用，并以 Apache 2.0 许可开放权重。 相比两个月前的第一代 Bonsai 27B，新版体积基本没变，但底模从 Qwen3.6 换成了 Qwen3.8。PrismML 自测称，综合基准成绩相对完整版的保留率从约 95% 提到 98.2%，其中数学和代码成绩已经非常接近原版。官方还演示了它在 RTX 5090 上直接跑 Cline 编程 Agent 和 Computer Use。
Qwen3.8-Omni-Flash上线：自己看视频、调工具、交成片
动察 Beating AI 快讯，阿里千问上线原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图片、音频、视频和 1M 上下文。 这代明显加强了音视频 Agent 能力。模型可以自己从视频里找信息、规划任务，再调用外部工具完成剪辑、配音和渲染。官方展示了长会议处理、短剧翻译、电影解说、MV 制作和视频转图文笔记等场景。 面对几小时的长视频，它也不用从头到尾全部处理。模型会先判断答案可能在哪，再逐步定位关键片段。OmniVideoBench 上，准确率从 63.4 提到 67.8，Token 消耗从 145,736 降到 79,117，少了 45.7%。 千问称，Qwen3.8-Omni-Flash 在 30 项评测上的平均成绩比 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超过 26%，音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash，音频能力整体超过后者。音频输入成本下降超过 98%，音视频输入下降超过 93%。 目前 Qwen3.8-Omni-Flash 模型权重尚未公开，只开放了 API。千问同时开源了 Qwen-MM-Plugins，可以装进 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code 等 Agent，给它们补上图片、音频、长视频处理和视频剪辑能力。 另一套 Qwen-Live Harness 更像实时调度层。用户可以直接和实时全模态模型说话，再把复杂任务交给 Gemini CLI、Claude Code、Codex 等后台 Agent 持续执行。它会跟踪任务进度，做完后再主动回来告诉你结果。
Qwen27B改成扩散Agent：速度拉到500+Token/s，厂商自测单项超Sol
动察 Beating AI 快讯，专攻超高速大模型的 Celeris 发布一款基于 Qwen3.8-27B 改出来的混合扩散 Agent 模型 Celeris-1 Magnus，官方称在不少场景能跑到 500+ Token/s。 在 τ³-Banking 的 97 个银行客服任务上，Magnus 开启 low reasoning 后完成率达到 41.2%，中位耗时 55 秒。同场的 GPT-5.6 Sol 是 38.1%、79 秒。 传统模型基本一个 Token 一个 Token 往后写，Magnus 能一次生成多个 Token，再反复修正。需要严格按顺序生成的内容再串行处理，因此一次计算可以往前推进更多 Token。
Qwen3.8-Flash发布一天就降价：输出比GLM便宜0.1元，但对手还在打5折
动察 Beating AI 快讯，Qwen3.8-Flash 刚发布一天，阿里云就降价了。每百万 Token 输入从 1 元降到 0.8 元，输出从 3 元降到 2.7 元，分别下降 20% 和 10%。 新价格刚好压过昨天发布的 GLM-5.3-Flash。后者 API 标价为输入 0.8 元、输出 2.8 元。Qwen 输入价格相同，输出便宜 0.1 元。 不过 GLM-5.3-Flash 上线后前两周打 5 折，目前实际价格只有输入 0.4 元、输出 1.4 元。优惠期内，GLM 仍然便宜近一半。等优惠结束，两款国产 Flash 模型的价格基本打平。