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VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
仅仅一个月后，阿里又带着最强旗舰模型杀回来了！今天上午，在 2026 阿里云峰会上，阿里全新一代千问旗舰模型 Qwen3.7-Max 登场了！在 Arena 公布的最新一期全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max 总成绩位列国产模型第一：傲视一众国产大模型
阿里正加速Qwen主模型的迭代节奏。
阿里你的嘴是真严啊，怎么一眨眼Qwen 3.7预览版突然就上线了！
当下的大模型后训练（Post-training）pipeline 中，On-Policy Distillation（OPD）已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5，业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习（RL）稀疏的结果奖励，OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号，看起来就像是一顿「免费的午餐」。
面壁智能正式发布并开源了 MiniCPM-V 系列新一代基础模型——MiniCPM-V 4.6。这款模型的整体参数规模仅约 1B（1.3B），是该系列有史以来参数规模最小的一款。但在多模态综合能力上，它却成功超越了被视为标杆的阿里 Qwen3.5-0.8B 和谷歌 Gemma 4 E2B-it，做到了「尺寸更小、效率更高、性能更好」。
别人做AI中训练都在堆语料、补知识。
独家获悉，字节跳动日前低调公布全球首个25B级、基于混合专家 (MoE) -扩散自注意力机制(DiT) 的开源增强统一多模态模型Mamoda2.5。Mamoda2.5依托Qwen3-VL-8B、128 个专家，Top-8 路由的MoE+DiT架构搭建，最终模型参数高达250亿，而每次仅激活约30亿参数（约12%）。
如果您经常用Claude Code、OpenCode、OpenClaw这类Agent框架，大概率会遇到一种不稳定现象：同一个Skills，用Claude能跑，换成Qwen就不行了；在Claude Code里稳定的流程，换到OpenClaw可能输出格式崩掉；在作者环境里正常的脚本，到了自己机器上可能因为缺依赖进入反复报错。
刚看到这个 Demo 的时候着实有些想笑，很久没有见过吐词如此之慢的大模型了。观感上就像「闪电」老师。尽管只有每秒 0.6 个 tokens 的输出速率，这依旧是一个令人不可思议的工作。因为这是一个跑在 iPhone 17 Pro 上的 400B 大模型！