从“能说话”到“会表达”：Qwen-Audio-3.0-TTS 发布
让语音合成从"能说话"进化到"会表达"
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7月15日2026-07-15
Qwen-Audio-3.0-Realtime 如何让语音交互“懂倾听，更聪明”？
脑子快、情商高、耳朵灵
7月6日2026-07-06
🔥Fun-ASR-Realtime发布：语音识别再升级！
➡️单模型支持30种语言 + 16种方言，识别准确率全面领先☝️ 针对东亚、东南亚地区重点优化，全球多语言识别准确率取得极佳表现。 在工业级方言测评 inhouse 上，以87.8%的语义准确率大幅领先，多地方言接近人工水平。 ➡️针对复杂场景，引入上下文理解，实现语义消歧 支持在识别过程中动态注入热词与对话上下文，实现同音词、品牌名、领域词等语义消歧。 ➡️流式实时识别，与非流式语音识别一体化训练，保障流式效果 首字延迟控制在百毫秒级别，流式识别准确率接近离线水平，同时支持多语言无缝切换。 API现已上线阿里云百炼平台 欢迎体验～
6月24日2026-06-24
Qwen-AgentWorld 开源：让 Agent 学会“先预测，再行动”
Agent 开发太难？试试让 AI 自己“预测环境”
6月18日2026-06-18
统一科学大模型 LOGOS 正式开源
用一个“科学语法”打通科学语言与自然语言的边界
6月16日2026-06-16
Qwen-Robot 发布：打通大模型到物理世界的最后一公里
给机器人装上“大脑、小脑与直觉”
6月11日2026-06-11
端侧 AI 提速 80%？如何让 Qwen3-VL 在手机起飞
原创 王召德、潘逢治 2026-06-11 19:44 浙江 当我们谈论“把大模型跑在手机上”时，速度始终是绕不开的核心问题。模型越大、参数越多，推理时的矩阵乘法运算量就越大。 随着 Arm 第二代可伸缩矩阵扩展 (SME2) 技术的普及，以及 MNN 推理引擎的深度适配，我们找到了一把打开端侧性能天花板的钥匙。只需在编译时开启一个开关，就能让 Qwen3-VL-4B 这样强大的多模态模型，在支持 SME2 的旗舰手机（如 vivo X300 等）上实现实时流畅推理。 本文，我们直接从工程落地的角度，手把手带你完成从引擎编译、模型部署到 APP 构建的完整流程，并用实测数据告诉你： 为什么这套组合拳能让 Qwen 在端侧起飞。 什么是 SME2？ SME2 是 Armv9 架构中的一组高级 CPU 指令，它基于 SME 升级，核心突破在于引入了 ZA 矩阵累加器寄存器 和流式模式。传统 Neon 做矩阵乘需要手工将外积拆成向量乘再累加，而 SME2 中的 FMOPA 等指令可以一条指令完成一个矩阵 tile 的外积累加。 通过引入 SME2 指令集，Armv9 架构 CPU 能够在 AI 异构计算框架下，高效支持大语言模型推理、图像处理、自然语言处理、语音生成等实时移动端推理任务。 认识我们的工具箱 在开始实战前，我们先了解一下本次部署的核心组件： MNN ： 阿里巴巴开源的端侧推理引擎，具备高性能、轻量级、高通用性的特点。支持 CNN、Transformer、LLM、扩散模型等
6月9日2026-06-09
只给一份文档，Qwen3.7-Max 从 0 交付双端应用
实践经验详解