Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型，当前开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型，核心优势在于智能体能力的广度与深度：在编程、办公与生产力、长周期自

Qwen3.7系列中高性价比Plus模型，在强大文本能力的基础上全面升级了视觉-语言能力，同时保持了在编码、工具使用和生产力工作流方面的完整智能体能力。其核心特色为多模态交互混合智能体能力，能够感知真

Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型，展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果相较3.5系列显著提升。

Qwen3.6原生视觉语言系列Flash模型，模型效果相较3.5-Flash显著提升。本模型重点提升agentic coding能力（在多项代码智能体基准上大幅超越前代）、数学推理和代码推理能力；视觉

Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。

Qwen3.5原生视觉语言系列Flash模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。

通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型，相较V3版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升；在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升15%~40%；

通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。

基于Qwen3-VL底座训练的统一多模态向量模型，支持文本、图片、视频单模态/混合模态输入，输出统一表征向量，适用于跨模态检索、图搜、视频检索、图像聚类、复杂多模态信息检索、打标等场景

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点。

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点。

基于Qwen LLM底座训练的文本排序模型，对输入的Query和候选Docs进行相关性排序，支持100+语种和长文本输入，适用于文本检索、RAG等场景，效果对齐开源Qwen3-Rerank系列模型。

Qwen3-VL-Rerank重排模型，它能够深入理解文本、图片、视频的丰富多模态信息。

Qwen-Image-2.0系列加速版模型，实现了图片生成和图片编辑的融合；具备更专业的文字渲染1k token指令支持能力、更细腻的真实质感，细腻刻画写实场景、更强的语义遵循能力。

Qwen-Image-2.0系列满血版模型，实现了图片生成和图片编辑的融合；具备更专业的文字渲染1k token指令支持能力、更细腻的真实质感，细腻刻画写实场景、更强的语义遵循能力。

千问图像生成模型Max系列，在各类生成任务中表现出色，相较Plus系列大幅度降低生成图片的AI感，提升图像真实性；具备更真实的人物质感、更细腻的自然纹理、更美观的文字渲染。

千问图像生成模型Plus系列，擅长多样化艺术风格与文字渲染。

千问图像编辑模型Max系列，提供更稳定、更丰富的编辑能力：提升工业设计与几何推理能力；提升角色一致性；减轻偏移问题。

千问系列图像编辑Plus模型，在首版Edit模型基础上进一步优化了推理性能与系统稳定性，大幅缩短图像生成与编辑的响应时间。

Z-Image-Turbo是在Artificial Analysis评测中荣登文生图开源模型世界第一的高效图像生成模型，仅用60亿参数和8步推理就能生成媲美大规模商业模型的照片级真实感图像。

万相2.6-文生图，画面质感、美学表现、指令遵循升级，在艺术风格精准控制、真实感人像、长文本生图及广泛历史文化IP覆盖上均表现出卓越能力，可生成高质量且富有表现力的视觉内容。

万相2.5-文生图-Preview，全新升级模型架构。画面美学、设计感、真实质感显著提升，精准指令遵循，擅长中英文和小语种文字生成，支持复杂结构化长文本和图表、架构图等内容生成。

全新升级的万相2.2文生图，更丰富的画面细节。在生成图像创意性、稳定性、写实质感方面全面升级，指令遵循更强，原生支持多种风格。支持最大200万像素生成，支持智能提示词改写等。

全新升级的万相2.2文生图，更快的生成速度。在生成图像创意性、稳定性、写实质感方面全面升级，指令遵循更强，原生支持多种风格。支持最大200万像素生成，支持智能提示词改写等。

万相2.7-图像生成与编辑，支持文生图、文生组图、图生组图、图像编辑、多图参考生成、交互式编辑，在文字渲染、主体一致性、复杂指令遵循上都有更强表现

万相2.7-图像生成与编辑旗舰版模型，支持文生图、文生组图、图生组图、图像编辑、多图参考生成、交互式编辑，在文字渲染、主体一致性、复杂指令遵循上都有更强表现。

万相2.6-图像生成，全能图像生成模型，支持图文一体化推理生成，具备多图创意融合、商用级一致性、美学要素迁移与镜头光影精确控制，全面提升图像生成的一致性、可控性和表现力。

HappyHorse-1.0-T2V支持文生视频，具备高度还原的动态画面生成能力，能够精准理解文本语义，输出流畅自然、细节丰富的高质量视频。

HappyHorse-1.0-I2V支持图生视频，具备高度还原的动态画面生成能力，能够精准理解文本语义，输出流畅自然、细节丰富的高质量视频。

HappyHorse-1.0-R2V支持参考生视频，更加稳定的主体与场景参考，支持最多9张图片参考，能够精准保持创作意图，实现更强表现能力。

HappyHorse-1.0-Video-Edit支持视频编辑，自然语言指令编辑视频，可参考最多5张图片局部或全局编辑视频元素，能够精准复刻视频动态过程，实现更强表现能力。

千问3-ASR-Flash是一款基于大语言模型的高精度、高智能、高鲁棒性的多语种语音识别模型。

Qwen3-TTS-Flash模型是通义实验室最新推出的实时语音合成大模型，Instruct模型可通过自然语言进行合成效果的处理，确保在不同语境下，合成情感、表达高度贴合的语音。