Alibaba открыла компактную Qwen3.8-27B и веса своего флагмана на 2,4 трлн параметров
Alibaba выпустила Qwen3.8-27B — открытую мультимодальную модель среднего размера — и одновременно опубликовала веса Qwen3.8-2.4T-A95B, своей крупнейшей модели семейства. Для линейки Qwen это первый открытый релиз уровня Qwen-Max: раньше самые мощные версии оставались в облачном контуре компании.
Одна модель для локальной работы, другая — для кластера
Qwen3.8-27B получила 27 млрд параметров и лицензию Apache 2.0. Это разрешает коммерческое использование, модификацию и распространение при соблюдении условий лицензии. Модель работает не только с текстом: Alibaba заявляет понимание изображений и видео, управление глубиной рассуждений и нативное окно контекста в 262 тысячи токенов. Его можно расширить до миллиона токенов.
Компания сравнивает её возможности в программировании, профессиональной работе, исследованиях и длинных агентных задачах с Qwen3.7-plus — моделью со смесью экспертов, которая примерно в десять раз больше по общему числу параметров. Это заявление самого разработчика, а не независимое сравнение, но смысл релиза понятен: Qwen пытается дать разработчикам более компактный вариант без отказа от задач, которые обычно отправляют большой облачной модели.
Веса флагмана меняют ставку
Qwen3.8-2.4T-A95B гораздо требовательнее: у неё 2,4 трлн параметров, из которых в каждом вычислении активны 95 млрд. Зато её веса теперь можно скачать через Hugging Face и ModelScope, а заявленное окно контекста также достигает миллиона токенов.
Для большинства команд практичнее окажется 27B-версия: её проще развернуть, дообучить под свои документы или встроить в закрытый контур. Публикация весов флагмана важна по другой причине. Открытые модели перестают быть только «лёгкими» альтернативами облачным API: Alibaba предлагает исследователям и крупным компаниям доступ к модели своего максимального класса, пусть и с ценой в виде серьёзной инфраструктуры.
Релиз продолжает линию Qwen на регулярные открытые обновления. Теперь конкуренция идёт не только по качеству чат-ботов, но и по тому, какую часть модельного стека разработчик может хранить, проверять и менять у себя.
