快速对文档进行精准信息抽取，打标分类，内容审核及摘要总结。

通义千问系列上下文窗口最长，能力均衡且成本较低的模型，适合长文本分析、信息抽取、总结摘要和分类打标等任务。

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Qwen-Long是在通义千问针对超长上下文处理场景的大语言模型，支持中文、英文等不同语言输入，支持最长1000万tokens(约1500万字或1.5万页文档)的超长上下文对话。配合同步上线的文档服务，可支持文本文件（ TXT、DOCX、PDF、XLSX、EPUB、MOBI、MD、CSV）和图片文件（BMP、PNG、JPG/JPEG、GIF 以及PDF扫描件）的解析和对话。说明：通过HTTP直接提交请求，支持1M tokens长度，超过此长度建议通过文件方式提交。

通义千问2对外开源的72B规模的模型。

通义千问2对外开源的57B规模14B激活参数的MOE模型。

通义千问2对外开源的7B规模的模型。

通义千问2对外开源的1.5B规模的模型。

通义千问2对外开源的0.5B规模的模型。

FLUX.1 [dev] 是一款面向非商业应用的开源权重、精炼模型。FLUX.1 [dev] 在保持了与FLUX专业版相近的图像质量和指令遵循能力的同时，具备更高的运行效率。相较于同尺寸的标准模型，它在资源利用上更为高效。

FLUX.1 [schnell] 作为目前开源最先进的少步模型，不仅超越了同类竞争者，甚至还优于诸如Midjourney v6.0和DALL·E 3 (HD)等强大的非精馏模型。该模型经过专门微调，以保留预训练阶段的全部输出多样性，相较于当前市场上的最先进模型，FLUX.1 [schnell] 显著提升了在视觉质量、指令遵从、尺寸/比例变化、字体处理及输出多样性等方面的可能，为用户带来更为丰富多样的创意图像生成体验。

意图识别和槽位填充是对话系统中的基础任务。本模型实现了一个基于 API的意图（intent）和槽位参数（slots）联合预测。在一次模型输出中，同时完成多个指令API的返回和槽位参数的填充。返回的结果为标准json格式。

图片分割模型是AI试衣OutfitAnyone的辅助模型，可对模特图、服饰图进行分割，用于试衣图片的前后处理。

通义万相2.1-图生视频-Turbo，让图片变为动态视频。支持大幅度复杂运动、物理规律遵循、丰富艺术风格和影视级画面质感，指令遵循能力进一步提升，生成速度更快。

Qwen2.5系列7B模型，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识，并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。此外，新模型在指令执行、生成长文本、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。