WorldPM（World Preference Modeling）是阿里巴巴集团的Qwen团队和复旦大学推出的偏好建模模型系列。基于大规模训练揭示偏好模型的可扩展性。模型基于1500万条偏好数据进行训练，发现偏好模型在客观领域表现出明显的幂律下降趋势，在主观领域则因多维度特性难以呈现单一的扩展趋势。项目提供72B规模的基础模型和多个针对特定数据集微调的版本，WorldPM-72B-HelpSteer2适用于需要精确偏好判断的特定任务，WorldPM-72B-UltraFeedback适合处理大规模用户反馈场景，WorldPM-72B-RLHFLow专为低资源偏好建模设计，适合数据量较少的场景。支持基于Hugging Face快速使用。WorldPM为自然语言处理中的对话系统、推荐系统等任务提供了强大的偏好建模能力，助力相关领域的发展。
WebWalker是阿里巴巴自然语言处理团队开发的用于评估和提升大型语言模型（LLMs）在网页浏览任务中性能的工具。通过模拟网页导航任务，帮助模型更好地处理长上下文信息。...
Wan2.2-S2V 是开源的多模态视频生成模型，仅需一张静态图片和一段音频，能生成电影级数字人视频，视频时长可达分钟级，且支持多种图片类型和画幅。...
Qwen3-Coder 是阿里通义千问团队推出的强大代码生成模型，拥有 480B 参数和 35B 激活参数，支持原生 256K token 上下文，支持扩展达到 1M token。模型在 Agentic Coding、Age...
Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型。继承了 Qwen3 的先进架构，如 Grouped Query Attention、SwiGLU 激活函数等，通过多阶段训练，包...
Qwen2.5-VL是阿里通义千问团队开源的旗舰视觉语言模型，具有3B、7B和72B三种不同规模。模型在视觉理解方面表现出色，能识别常见物体，分析图像中的文本、图表等元素。Qwen2.5-VL具备作为视觉Agent的能力，可...
Qwen2.5-Turbo是阿里推出的先进语言模型，将上下文长度从 128k 扩展到了 1M ，相当于100万个英文单词或150万个汉字。扩展让模型能处理更长的文本，如长篇小说、演讲稿或代码。Qwen2.5-Turbo用高效...
Qwen2.5-Omni 是阿里开源的 Qwen 系列旗舰级多模态模型，拥有7B参数，Qwen2.5-Omni具备强大的多模态感知能力，能处理文本、图像、音频和视频输入，支持流式文本生成与自然语音合成输出，能实现实时语音和视...
Qwen2.5-Max是阿里云推出的超大规模MoE（Mixture of Experts）模型，使用超过20万亿tokens的预训练数据。模型在多个基准测试中表现卓越，超越了DeepSeek V3、Llama-3.1-405...
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