通义千问 对结构化数据（如表格）的理解更为出色，有助于从结构化数据中提取有价值的信息、辅助用户执行查询并生成新的数据集。例如，Qwen2.5-72B可根据需求和输入数据（JSON格式的表格）生成格式化的输出。

Qwen-VL能够学习和分析图像中的对象和文字，并基于学习结果创建新内容。例如，它可以识别图片中的女性和狗及其手势（击掌）。

QVQ能够分析和理解两张图像在现实生活中所描绘的内容，理解用户请求，分析内容，并利用思维链“思考”以发现图像内容之间的关联。

Qwen-Audio可接受多种类型的音频（如人声、自然声音、器乐和歌曲）及文本作为输入，理解音频内容，并归纳音乐风格、说话人情感等信息，还可借助工具编辑音频文件。

可使用 通义千问 模型（通义千问、Qwen-Audio、Qwen-VL等）构建智能全面地与用户交互的聊天助手，理解文本、图像、音频和视频等多模态数据。

Qwen2.5在长文本生成方面实现了显著提升，从1K扩展至8K+ Token。例如，Qwen2.5-72B可撰写一篇超过5000字的中文报告。

基于文本提示和输入图像，Qwen-VL可生成多种风格和类型的高质量图像（如卡通风格的人物肖像），适用于不同行业场景。

通义万象 擅长生成逼真的视频，能够精确处理复杂动作、提升像素质量、遵循物理原理并优化指令执行的精准度。

Qwen-Image-Edit可对图像中的元素进行添加、删除或修改，包括中英文文本，还可进行高级视觉语义编辑（如IP创作、对象旋转、风格迁移等，在保持语义一致性的同时进行整体像素变换。

Qwen3-Coder在Cline中生成代码，创建色彩爆炸效果的交互式动画。

Qwen3提供“Web Dev”模式，可根据简单输入创建个性化网站。

通义千问2.5提供改进且更可靠的结构化输出生成能力，可按要求逐步生成JSON代码并提供说明。

Qwen-Omni提供丰富的多模态功能，包括视频和音频交互、图像分析、文本沟通等。例如，Qwen-Omni可提供实时绘画完成和改进指导，识别视频中的人物，或根据需求描述实际场景并提供建议。

Qwen3-32B借助工具从GitHub页面获取信息（仓库星标数），生成柱状图展示信息，并按文件类型整理本地桌面文件。