在qwen-turbo-2024-09-19模型的能力之上，qwen-turbo-2024-11-01模型主要的提升点在扩展上下文长度，模型支持的最大上下文长度从128k扩展到1M，该长度约为100万个英文单词或150万个汉字，相当于10本长篇小说，150小时的演讲稿，3万行代码。

通义千问系列速度最快、成本很低的模型，适合简单任务。模型中英文综合能力显著提升，模型人类偏好显著提升，模型推理能力和复杂指令理解能力显著增强，困难任务上的表现更优，数学、代码能力显著提升。

通义千问系列速度最快、成本很低的模型，适合简单任务。长序列性能明显提升，回复风格面向人类偏好进行大幅调整。

Qwen2.5VL系列模型，在math和学科问题解答达到了接近Qwen2.5VL-72B的水平，回复风格面向人类偏好进行大幅调整，尤其是数学、逻辑推理、知识问答等客观类query，模型回复详实程度和格式清晰度明显改善。此版本为32B版本。

Kimi-K2是月之暗面提供的国内首个开源万亿参数MoE模型，激活参数达 320 亿，具有卓越的编码和工具调用能力。

GLM-4.5-Air采用混合专家（MoE）架构，总参数量为1060亿，激活参数120亿，相较GLM-4.5更紧凑、轻量，适用于对模型规模和资源消耗有一定限制的场景。

GLM-4.5采用混合专家（MoE）架构，总参数量为3550 亿，激活参数320亿，在复杂推理、代码生成及智能体交互等通用能力上实现了能力融合与技术突破。

0528为R1模型的小版本升级，相较于旧版 R1，新版在复杂推理任务中的表现有了显著提升。在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了优异成绩。

基于Qwen3的代码生成模型，继承Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct的coding agent能力，代码能力达到同尺寸规模模型SOTA。

基于Qwen3的代码生成模型，具有强大的Coding Agent能力，代码能力达到开源模型 SOTA。

通义千问QVQ视觉推理模型增强版，支持视觉输入及思维链输出，在数学、编程、视觉分析、创作以及通用任务上都表现了更强的能力。此版本为2025年5月15日快照模型。

通义千问QVQ视觉推理模型增强版，支持视觉输入及思维链输出，在数学、编程、视觉分析、创作以及通用任务上都表现了更强的能力。此版本为动态更新版本。

通义千问QVQ视觉推理模型增强版，支持视觉输入及思维链输出，在数学、编程、视觉分析、创作以及通用任务上都表现了更强的能力

通义千问QVQ视觉推理模型，支持视觉输入及思维链输出，在数学、编程、视觉分析、创作以及通用任务上都表现了更强的能力。该模型为QVQ-Max的2025年03月25号的历史快照，预期维护到下个快照版本发布时间（待定）后一个月。

通义千问QVQ视觉推理模型，支持视觉输入及思维链输出，在数学、编程、视觉分析、创作以及通用任务上都表现了更强的能力。该模型为QVQ-Max的2025年05月15号的历史快照。