Lansare Qwen 3.5: Model cu greutăți deschise de 397B parametri, cost redus cu 60%
Alibaba tocmai a lansat Qwen 3.5-397B-A17B. Acesta este primul model cu greutăți deschise din seria Qwen 3.5.
Date esențiale
- Parametri totali: 397B
- Parametri activi: 17B per pass (MoE rar)
- Throughput: Îmbunătățire de 8.6x-19x față de Qwen 3-Max
- Cost: Reducere cu 60% față de Qwen 3
- Suport lingvistic: 201 limbi (extins de la 119)
Nu este o simplă stivuire de parametri. Este o redefinire a eficienței.
Inovație arhitecturală
Qwen 3.5 folosește o arhitectură hibridă:
- Gated Delta Networks + MoE rar
- Atenție liniară hibridă: Majoritatea straturilor folosesc atenție liniară, fiecare 4 straturi folosesc atenție completă
- Multimodal nativ: Nu este adăugat ulterior, ci antrenat de la zero
Există analize tehnice pe X:
"Qwen3.5-397B-A17B: Hybrid linear attention + sparse MoE with large-scale RL environment scaling." — @Alibaba_Qwen
Semnificația acestei arhitecturi este: realizarea performanței unui model de aproape 400B cu 17B parametri activi. Costul de inferență scade semnificativ.
Afirmații de performanță
Alibaba susține că Qwen 3.5 a depășit:
- GPT-5.2
- Claude Opus 4.5
- Gemini 3 Pro
Testeri independenți pe X au început să valideze:
"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
Dar cel mai important nu este testarea comparativă, ci capacitatea de agent:
"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
Era agenților
Poziționarea Qwen 3.5 este clară: proiectat pentru era agenților.
- Poate analiza videoclipuri de 2 ore
- Poate executa independent sarcini între aplicații
- Poate înțelege GUI-uri și poate interacționa cu ele
"Qwen 3.5 can independently take actions across apps." — @thebuildrweekly
Aceasta înseamnă că nu este un „chatbot”, ci un „executor de sarcini”.
Peisajul concurențial
Cineva pe X a rezumat lansările AI din această săptămână:
"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
Ritmul producătorilor de modele chinezi este clar:
- DeepSeek V4
- Qwen 3.5
- GLM 5
- MiniMax 2.5
Există modele noi în fiecare săptămână, fiecare susținând că depășește GPT. Nu este marketing, este o escaladare a războiului costurilor.
Structura costurilor
Prețul token-ului Qwen 3.5 este doar 1/18 din cel al Gemini 3 Pro.
"Qwen 3.5 with performance comparable to Gemini 3, and a token price of only 1/18 of the latter." — @dyz_ob
Când performanța este apropiată, iar costul este de doar 5%, unde este șanțul de apărare al modelelor cu sursă închisă?
Concluzie
Qwen 3.5 nu este „GPT-ul chinezesc”. Este un perturbator al structurii costurilor:
- 397B parametri, dar activează doar 17B
- Greutăți deschise, pot fi implementate local
- Capacitate de agent, nu doar conversație
- Costul este doar 5% din cel al concurenților
Există o predicție interesantă pe X:
"Qwen 3.5 Q4 版本只需要 225G，很有实用价值" — @janxin
225GB memorie video, poate rula pe o singură mașină. Aceasta înseamnă că dezvoltatorii mici și mijlocii pot accesa pentru prima dată un model de nivel GPT-5.
Întrebarea reală nu este dacă Qwen 3.5 poate depăși GPT-5.3, ci: când costul modelelor de top scade aproape de zero, cum fac companiile AI bani?
