Компания Alibaba анонсировала новое поколение своей языковой модели — Qwen3.8, которая обладает впечатляющими характеристиками. Модель включает в себя 2,4 триллиона параметров и поддерживает мультимодальную обработку данных. Однако, несмотря на высокие оценки самой компании, независимые результаты тестирования ещё не опубликованы. В этой статье мы рассмотрим основные особенности Qwen3.8 и ожидаемые изменения в стратегии компании.
Основные характеристики Qwen3.8
- Объем параметров: 2,4 триллиона
- Мультимодальная обработка: Поддержка обработки текстов и изображений
- Сравнение с конкурентами: Уступает только Claude Fable 5 от Anthropic
Предварительная версия Qwen3.8-Max-Preview уже доступна пользователям сервиса Alibaba Token Plan и на платформах Qoder и QoderWork. Это свидетельствует о том, что компания активно работает над внедрением своих технологий.
Сравнение с предыдущими моделями
- Рост числа параметров: В сравнении с моделью Qwen3-Max (1 трлн параметров) и открытой моделью Qwen3.5 (397 млрд параметров), новая модель значительно опережает своих предшественников.
- Переход к мультитриллионным моделям: Qwen3.8 символизирует переход Alibaba в новую эру крупных моделей.
Такое увеличение числа параметров подчеркивает амбиции компании в области искусственного интеллекта и её стремление конкурировать на мировом уровне.
Изменения в стратегии компании
- Публикация весов модели: Команда объявила о намерении открыть веса Qwen3.8 в ближайшее время, что может изменить подход к доступности своих мощнейших моделей.
- Закрытые модели: Ранее Alibaba оставляла свои модели закрытыми, предоставляя доступ только через облачные API.
«Если обещание будет выполнено, это станет заметным изменением стратегии Alibaba», — отмечают эксперты в области ИИ.
Конкуренция на рынке ИИ-моделей
- Новые игроки: Анонс Qwen3.8 состоялся вскоре после выхода Kimi K3 от Moonshot AI (2,8 трлн параметров).
- Рынок мультитриллионных моделей: Конкуренция между китайскими разработчиками усиливается, что способствует развитию инноваций в сфере ИИ.
Статистика показывает, что производительность новых моделей становится критически важной для успешной конкуренции с лидерами рынка такими как OpenAI и Google.
