Hacker News · 19.07.2026 ·Модели и релизы

Alibaba представила Qwen 3.8 с 2,4 трлн параметров

Alibaba анонсировала выход новой языковой модели Qwen 3.8, которая стала одной из крупнейших в индустрии, обладая 2,4 триллионами параметров. Разработчик открыл доступ к модели через собственную платформу токенизации и облачные сервисы, предлагая пользователям новые возможности для масштабируемых вычислений и сложных задач обработки естественного языка в корпоративном секторе.

Релиз Qwen 3.8 знаменует собой очередной этап гонки за увеличение количества параметров в LLM, направленный на повышение глубины рассуждений и точности ответов. Модель ориентирована на интеграцию в высоконагруженные системы, где требуется обработка огромных массивов данных с минимальными задержками. Доступ к инфраструктуре Alibaba позволяет компаниям развертывать решение в облаке без необходимости самостоятельной настройки сложного железа.

Использование столь масштабной архитектуры требует значительных вычислительных мощностей, поэтому доступ к модели реализован через гибкие тарифные планы, основанные на потреблении токенов. Это позволяет бизнесу оптимизировать затраты на инференс, оплачивая только фактически использованные ресурсы при работе с моделью такого уровня сложности.

Ключевые факты

Общее количество параметров модели Qwen 3.8 составляет 2,4 триллиона.
Модель доступна для использования через облачную платформу Alibaba.
Доступ к функционалу организован по модели оплаты за токены.
Релиз направлен на повышение производительности в задачах сложного логического вывода.

Источник: Hacker News

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

The Decoder · Модели и релизы Alibaba представила мультимодальную модель Qwen 3.8 с 2,4 трлн параметров Alibaba выпустила Qwen 3.8 — новую мультимодальную модель с 2,4 триллионами параметров, доступную в формате с открытыми весами. Разработчики заявляют, что по производительности новинка уступает лишь модели Fable 5, составляя прямую конкуренцию Kimi K3. Предварительная версия модели уже открыта для тестирования, что знаменует очередной этап в гонке высокопроизводительных LLM. Hacker News · Модели и релизы Релиз Qwen 2.5 Max: новая флагманская модель от Alibaba Alibaba представила Qwen 2.5 Max — свою самую мощную на текущий момент языковую модель. Новинка демонстрирует значительный прогресс в решении сложных логических задач, программировании и математических вычислениях, сопоставимый с лидерами индустрии. Модель ориентирована на высокопроизводительные корпоративные сценарии и глубокую аналитическую работу, предлагая расширенные возможности обработки контекста и точности генерации ответов. Hacker News · Модели и релизы Выход предварительной версии модели Qwen 3.8 Max Alibaba Cloud представила предварительную версию своей новой флагманской модели Qwen 3.8 Max. Релиз направлен на расширение возможностей высокопроизводительных вычислений в облачной экосистеме компании. Модель доступна через API, а разработчики уже могут ознакомиться с актуальными тарифами на использование токенов в рамках обновленной платформы Qwen Cloud. Hacker News · Модели и релизы Китайская модель Qwen-2.5 от Alibaba догоняет лидеров рынка Китайская технологическая компания Alibaba представила новую версию языковой модели Qwen-2.5, которая демонстрирует производительность, сопоставимую с ведущими западными аналогами от OpenAI и Anthropic. Разработчики сделали ставку на высокую эффективность и низкую стоимость инференса, что позволяет модели конкурировать с флагманскими решениями GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet при значительно меньших затратах на эксплуатацию. Hacker News · Инференс и железо Релиз ThinkingCap-Qwen3.6-27B: оптимизация процесса рассуждения LLM Разработчики представили ThinkingCap-Qwen3.6-27B — специализированную версию модели Qwen3.6, оптимизированную для сокращения затрат на генерацию «мыслительных» токенов. Модель сохраняет функциональность базовой архитектуры, но требует на 50% меньше вычислительных ресурсов для этапа рассуждения, что значительно повышает скорость работы и снижает стоимость инференса при сохранении высокого качества логических выводов. Hacker News · Модели и релизы Релиз Qwythos-9B: новая модель на базе архитектуры Qwen2.5 Команда Empero-AI представила Qwythos-9B — специализированную языковую модель с 9 миллиардами параметров, построенную на базе архитектуры Qwen2.5. Модель оптимизирована для творческого письма и ролевых сценариев, предлагая расширенное контекстное окно до 1 миллиона токенов. Релиз ориентирован на пользователей, которым требуется высокая производительность при работе с длинными текстами и сложными нарративными структурами в локальных средах. The Decoder · Модели и релизы VibeThinker-3B: компактная модель с навыками рассуждения уровня гигантов Разработчики из Sina Weibo представили VibeThinker-3B — языковую модель с 3 миллиардами параметров, демонстрирующую производительность в математике и программировании на уровне моделей, превосходящих её по размеру в сотни раз. Исследователи выдвинули гипотезу, что логические способности эффективно сжимаются в малые архитектуры, тогда как хранение обширных фактологических знаний требует значительного масштабирования параметров. MarkTechPost · Инференс и железо PrismML представила Bonsai 27B: экстремально сжатые версии модели Qwen3.6 Компания PrismML выпустила Bonsai 27B — оптимизированные версии языковой модели Qwen3.6-27B, использующие квантование до 1-битных и тернарных значений. Эти сборки позволяют запускать мощную модель с 27 миллиардами параметров на потребительском оборудовании, включая ноутбуки и смартфоны, сохраняя при этом архитектурную целостность оригинальной модели при значительном снижении требований к оперативной памяти. The Decoder · Модели и релизы Moonshot AI анонсировала мультимодальную модель K3 с 2,8 трлн параметров Компания Moonshot AI представила K3 — мультимодальную модель с открытыми весами, насчитывающую 2,8 триллиона параметров и поддерживающую контекстное окно в один миллион токенов. Согласно внутренним тестам разработчика, производительность K3 сопоставима с показателями Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol, при этом модель превосходит Opus 4.8 и GLM 5.2 в ряде ключевых дисциплин. Hacker News · Бизнес и инвестиции Компании переходят на китайские ИИ-модели для оптимизации расходов Международные компании всё чаще выбирают китайские LLM для своих бизнес-процессов, чтобы существенно сократить затраты на разработку и инференс. Модели от таких гигантов, как Alibaba и DeepSeek, предлагают производительность, сопоставимую с западными аналогами, при значительно более низкой стоимости API и высокой эффективности работы с локальными задачами, что меняет ландшафт глобального рынка ИИ-решений.

← Все материалы