Qwen 3.5 ထွက်ရှိ: 397B Parameters ပါဝင်သော Open Weight Model, ကုန်ကျစရိတ် 60% လျှော့ချ
Alibaba သည် Qwen 3.5-397B-A17B ကို ယခုလေးတင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် Qwen 3.5 စီးရီး၏ ပထမဆုံးသော open weight model ဖြစ်သည်။
အဓိက အချက်အလက်များ
- စုစုပေါင်း Parameters：397B
- Active Parameters：17B per pass (sparse MoE)
- Throughput：Qwen 3-Max ထက် 8.6x-19x ပိုမြန်
- ကုန်ကျစရိတ်：Qwen 3 ထက် 60% လျှော့ချ
- ဘာသာစကား ပံ့ပိုးမှု：201 မျိုး (119 မျိုးမှ တိုးချဲ့ထားသည်)
ဤသည်မှာ ရိုးရိုးရှင်းရှင်း parameter များ စုစည်းထားခြင်း မဟုတ်ပါ။ ဤသည်မှာ ထိရောက်မှုအား ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်း ဖြစ်သည်။
ဗိသုကာ တီထွင်ဆန်းသစ်မှု
Qwen 3.5 သည် ရောနှောထားသော ဗိသုကာကို အသုံးပြုထားသည်။
- Gated Delta Networks + sparse MoE
- ရောနှောထားသော Linear Attention：အများစုသော layer များသည် linear attention ကို အသုံးပြုပြီး 4 layer တိုင်းတွင် full attention ကို အသုံးပြုသည်
- Native Multimodal：နောက်မှ ထည့်သွင်းခြင်း မဟုတ်ဘဲ အစကတည်းက လေ့ကျင့်ထားခြင်း ဖြစ်သည်
X တွင် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ရှိသည်။
"Qwen3.5-397B-A17B: Hybrid linear attention + sparse MoE with large-scale RL environment scaling." — @Alibaba_Qwen
ဤဗိသုကာ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ 17B active parameter ဖြင့် 400B model နှင့် နီးစပ်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိခြင်း ဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု ကုန်ကျစရိတ်သည် သိသိသာသာ လျော့ကျသွားသည်။
စွမ်းဆောင်ရည် အခိုင်အမာဆိုမှု
Alibaba က Qwen 3.5 သည် အောက်ပါတို့ကို အနိုင်ယူနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။
- GPT-5.2
- Claude Opus 4.5
- Gemini 3 Pro
X ပေါ်ရှိ လွတ်လပ်သော စမ်းသပ်သူများ စတင်စစ်ဆေးနေကြသည်။
"Qwen 3.5-397B dropped today... and the benchmarks are insane. Trading blows with Claude Opus 4.5 and GPT-5.2 across the board." — @antonpme
သို့သော် အရေးကြီးဆုံးအချက်မှာ benchmark စမ်းသပ်မှု မဟုတ်ဘဲ ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း ဖြစ်သည်။
"The agentic capabilities are the real story here. Qwen 3.5 can interact with GUIs, not just understand them. That's the unlock for workflows that touch existing software." — @thebuildrweekly
ကိုယ်စားပြုခေတ်
Qwen 3.5 ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှင်းလင်းသည်။ ကိုယ်စားပြုခေတ်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။
- ၂ နာရီကြာ ဗီဒီယိုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်
- application များအကြား လုပ်ငန်းများကို လွတ်လပ်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်
- GUI ကို နားလည်ပြီး အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်သည်
"Qwen 3.5 can independently take actions across apps." — @thebuildrweekly
ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် "Chatbot" မဟုတ်ဘဲ "Task Executor" ဖြစ်သည်။
ယှဉ်ပြိုင်မှု အခြေအနေ
X တွင် ယခုအပတ်၏ AI ထုတ်ပြန်ချက်များကို အောက်ပါအတိုင်း အကျဉ်းချုပ်ထားသည်။
"This might be the single biggest week in AI history: DeepSeek V4, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.3, Qwen 3.5, Claude Sonnet 5." — @HeyAbhishek
တရုတ် မော်ဒယ်ထုတ်လုပ်သူများ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှင်းလင်းသည်။
- DeepSeek V4
- Qwen 3.5
- GLM 5
- MiniMax 2.5
အပတ်တိုင်း မော်ဒယ်အသစ်များ ထွက်ရှိပြီး GPT ကို အနိုင်ယူနိုင်သည်ဟု ကြေငြာကြသည်။ ဤသည်မှာ စျေးကွက်တင်ခြင်း မဟုတ်ဘဲ ကုန်ကျစရိတ်စစ်ပွဲ၏ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း ဖြစ်သည်။
ကုန်ကျစရိတ် ဖွဲ့စည်းပုံ
Qwen 3.5 ၏ token စျေးနှုန်းသည် Gemini 3 Pro ၏ 1/18 သာ ရှိသည်။
"Qwen 3.5 with performance comparable to Gemini 3, and a token price of only 1/18 of the latter." — @dyz_ob
စွမ်းဆောင်ရည်သည် တူညီပြီး ကုန်ကျစရိတ်သည် 5% သာ ရှိသောအခါ ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ ခံတပ်သည် ဘယ်မှာလဲ
အောက်ဆုံးလိုင်း
Qwen 3.5 သည် "တရုတ်၏ GPT" မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ် ဖွဲ့စည်းပုံကို ပြောင်းလဲပစ်သူ ဖြစ်သည်။
- 397B parameter များ ပါဝင်သော်လည်း 17B သာ active ဖြစ်သည်
- Open weight ဖြစ်ပြီး local တွင် တပ်ဆင်နိုင်သည်
- ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း ရှိပြီး စကားပြောဆိုခြင်း သက်သက် မဟုတ်ပါ
- ကုန်ကျစရိတ်သည် ပြိုင်ဘက်များထက် 5% သာ ရှိသည်
X တွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု ရှိသည်။
"Qwen 3.5 Q4 版本只需要 225G，很有实用价值" — @janxin
225GB VRAM ဖြင့် တစ်လုံးတည်း စက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အလတ်စားနှင့် အသေးစား developer များသည် GPT-5 အဆင့် မော်ဒယ်နှင့် ပထမဆုံးအကြိမ် ထိတွေ့နိုင်မည် ဖြစ်သည်။
အမှန်တကယ် ပြဿနာမှာ Qwen 3.5 သည် GPT-5.3 ကို အနိုင်ယူနိုင်ခြင်း ရှိမရှိ မဟုတ်ဘဲ အဆင့်မြင့် မော်ဒယ်များ၏ ကုန်ကျစရိတ်သည် သုညနှင့် နီးစပ်သောအခါ AI ကုမ္ပဏီများသည် မည်သို့ ငွေရှာကြမည်နည်း ဖြစ်သည်။
