Qwen3-Coder 是我們迄今為止最具代理性的程式碼模型。 Qwen3-Coder 提供多種規模，首先是其最強大的版本：Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。這是一個擁有 480B 參數的混合專家模型，其中擁有 35B 個有效參數，原生支援 256K 個 token 的上下文長度，並透過外推方法支援 1M 個 token 的上下文長度，在編碼和代理任務中均創下了新的最高紀錄，與 Claude Sonnet 4 相當。

除此，Qwen 開源了一款用於代理程式編碼的命令列工具：Qwen Code。 Qwen Code 是從 Gemini Code 衍生而來，並經過了調整，添加了自訂提示符和函數呼叫協議，從而充分發揮 Qwen3-Coder 在代理程式編碼任務中的強大功能。

VisionThink 利用強化學習自主學習減少視覺 token。與傳統的高效 VLM 方法相比，這方法在
微粒度基準測試（例如涉及 OCR 相關任務的基準測試）上取得了顯著的提升。

由香港中文大學，香港大學，科技大學大聯合開發

由音訊驅動的人體動畫技術，以面部動作同步且畫面吸睛的能力，已經有很顯著的進步。然而，現有的方法大多專注於單人動畫，難以處理多路音訊輸入，也因此常發生音訊與人物無法正確配對的問題。

MultiTalk 為了克服這些挑戰，提出了一項新任務：多人對話影片生成，並引入了一個名為 MultiTalk 的新框架。這個框架專為解決多人生成過程中的難題而設計。具體來說，在處理音訊輸入時，我們研究了多種方案，並提出了一種**標籤旋轉位置嵌入（L-RoPE）**的方法，來解決音訊與人物配對不正確的問題。香港科技大學數學與數學研究中心及電子與電腦工程系有份參與。

OmniAvatar 是一種創新的音訊驅動全身視訊生成模型，它透過提高唇形同步精度和自然動作來增強人體動畫。 OmniAvatar 引入了一種逐像素多層音訊嵌入策略，可更好地捕捉潛在空間中的音訊特徵，從而增強不同場景下的唇形同步效果。為了在有效融合音訊特徵的同時保留基礎模型的提示驅動控制能力，我們採用了基於 LoRA 的訓練方法。大量實驗表明，OmniAvatar 在臉部和半身視訊生成方面均超越現有模型，能夠提供基於文字的精準控制，用於創建播客、人機互動、動態場景和歌唱等各個領域的影片。

北京的 AI 初創公司 HiDream (智象未來)，剛剛推出了開源 170 億參數的文生圖模型，性能比 FLUX 更為出色。甚至已經在模型排行榜入面升上第二位。而由它生成出來的人物質感、結構、邏輯都非常之唔錯。甚至生成英文文字的準確性同排版能力亦相當之高。除了提供開源版本，亦提供了網上測試同商業版本。

InfiniteYou 的獨特之處在於其強大的身份保留技術！透過核心組件 InfuseNet，即使在生成全新場景或是不同風格的相片，也能精準保留相片中的人物特徵。您可以僅以文字描述，就能讓同一人物出現在不同情境、穿著不同的衫，甚至呈現不同的風格。它亦支援 ControlNet 和 LoRA 的進階控制，令創意揮灑的同時，也能精細調整生成結果，直至符合您需要的獨特內容！(ByteDance)

 Qwen 2.5-Omni，是一個由阿里巴巴團隊開發的端對端多模態模型。它的主要目的是統一處理輸入的文字、圖像、音訊和影片，能同時生成文字和自然語音作為回應。模型在多模態輸入的感知、文字與語音的同步生成以及串流處理的優化等方面都採用了創新技術同埋架構，例如 TMRoPE 時間對齊編碼和 Thinker-Talker 架構。下面的影片詳細示範了 Qwen 在不同的應用場景下的優秀表現。

DeepHermes 3 Preview 是世界上第一批能夠將推理和正常 L L M 模式整合的模型之一。它包括高級的代理能力、更好的角色扮演、推理、能夠保持十分長的上下文連貫性對話。而且只要簡單的系統提示詞，就可以即刻啟動推理能力 Reasoning。