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普通人看排行榜估计越看越疑惑，写文章该用哪个？数据分析该用哪个？写代码、审 PR、拆任务又该用哪个？我挑了四款最近讨论度很高的模型：Claude Opus 4.8、Gemini 3.5 Flash、GPT-5.5、Qwen3.7-Max，做一次横评，看看它们在真实任务里的交付表现。
网上有条帖子炸了，稳定复现，通过 API 问 Claude Opus 4.8 你是什么模型。回答是：Qwen，或者 DeepSeek。重要的事说三遍：必须是通过 API，必须是通过 API，必须是通过 API。因为网页端有系统提示词，会做二次处理。
超越 GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro，阿里的最新旗舰模型 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜拿下第二名，仅次于 Claude Opus 4.7。除了真实场景的用户选择，在传统的大模型固定评测榜单上，像是终端能力 Terminal Bench、编程能力 SWE Bench 等，Qwen3.7 Max 的表现也是拿下了国产模型的冠军。
Code Arena最新放榜，Qwen3.7-Max以1541分冲进全球第四，成为前五中唯一的非Claude模型。编程，中国模型第一次杀到这个位置。
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」。