MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Отдел разработки систем искусственного интеллекта Alibaba Qwen продуктивно провёл это лето, выпустив целый ряд моделей, которые не уступают, а то и превосходят аналоги ведущих американских лабораторий, в том числе Google, OpenAI и Anthropic. Крупнейшим проектом стала большая языковая модель Qwen3-Max-Preview (Instruct) с более чем 1 триллионом параметров.
Источник изображения: Alibaba
Параметры — это внутренние настройки, которые управляют поведением большой языковой модели, и чем их больше, тем обычно мощнее модель. Есть версия, что примерно то же число параметров у OpenAI GPT-4o, но в последнее время многие ведущие лаборатории ИИ стали выпускать модели меньшего размера, так что решение авторов Qwen увеличить этот показатель примечательно. Опубликованные китайскими разработчиками результаты тестов Qwen-3-Max-Preview указывают, что она превосходит предыдущую флагманскую модель компании Qwen3-235B-A22B-2507 и выступает серьёзным конкурентом другим ведущим моделям во всей отрасли. В тестах SuperGPQA, AIME25, LiveCodeBench v6, Arena-Hard v2, and LiveBench (20241125) новая Qwen3-Max-Preview держится стабильно выше Claude Opus 4, Kimi K2 и Deepseek-V3.1.
Новая модель уже доступна на собственном сайте разработчика Qwen Chat, через API в Alibaba Cloud, на платформах OpenRouter и AnyCoder. В отличие от других систем Alibaba, новая Qwen3-Max-Preview пока не доступна по лицензии с открытым исходным кодом, и для её подключения к приложениям разработчикам пока придётся довольствоваться платным API самой компании или её партнёров. На практике модель реже даёт сбои в таких задачах с подвохом как, например, сравнение одинаковых чисел или подсчёт количества заданных букв в указанном слове — не все современные ИИ пока на это способны. На платформе Qwen Chat она также работает быстрее, чем ChatGPT.
Источник изображения: Alibaba
Alibaba Qwen3-Max-Preview поддерживает контекстное окно длиной 262 144 токенов, максимальный объём запроса — 258 048 токенов, максимальная длина ответа — 32 768 токенов. Поддерживается кеширование контекста, что помогает оптимизировать производительность при длительных сессиях. Модель предназначается для сложных рассуждений (но режим «Мышление» в Qwen Chat пока недоступен), написания программного кода, обработки структурированных форматов данных, включая JSON, а также для задач творческого характера. Она одинаково эффективна в диалогах на разнообразные темы и в работе в качестве агента; ей могут пользоваться корпоративные клиенты и исследовательские лаборатории.
Стоимость работы с Alibaba Qwen3-Max-Preview через API в Alibaba Cloud зависит от количества токенов:
- 0–32 тыс. токенов — $0,861 за 1 млн входящих и $3,441 за 1 млн исходящих токенов;
- 32 тыс.–128 тыс. токенов — $1,434 за 1 млн входящих и $5,735 за 1 млн исходящих токенов;
- 128 тыс.–252 тыс. токенов — $2,151 за 1 млн входящих и $8,602 за 1 млн исходящих токенов.
В соцсетях анонс Alibaba Qwen3-Max-Preview вызвал бурную реакцию. Авторы проекта отметили, что им удалось увеличить масштаб модели ИИ до 1 трлн параметров, и работа продолжается; более того, на предстоящей неделе они намереваются выпустить что-то ещё. Некоторые ограничения на длину контекста связаны с интерфейсом чата, а не особенностями самой модели, добавили они, и уже «в разработке» находится режим рассуждений для неё. Первые испытавшие модель пользователи выразили удовлетворение полученными в ходе начальных тестов результатами; некоторые заинтересовались, как она будет решать задачи, требующие сложных логических рассуждений.
Источник изображения: x.com/_akhaliq
По запросу руководителя направления развития машинного обучения Ахсена Калика (Ahsen Khaliq) модель Alibaba Qwen3-Max-Preview построила на платформе AnyCoder воксельное изображение — модель сада в стиле Minecraft. Она, обратили внимание другие экспериментаторы, справилась с предложенными с арифметическими задачами, решила математическую «головоломку 24» и даже некую задачу, перед которой спасовали такие тяжеловесы как рассуждающая OpenAI GPT-5 и Google Gemini 2.5 Pro. Получив сложный запрос, она, как показывают наблюдения, переходит в похожий на рассуждения режим, в котором строит структурированные пошаговые ответы.
Для корпоративных клиентов ценность Qwen3-Max-Preview будет определяться не бенчмарками, а тем, как она на практике справляется с конкретными задачами. Располагая триллионом параметров, она меньше нуждается в постоянной тонкой настройке при развёртывании в приложениях, но сдерживающим фактором для бизнес-клиентов может стать многоуровневая система ценообразования. Сильными её сторонами является схожесть API с интерфейсом OpenAI и поддержка кеширования. Следует учитывать, что Qwen3-Max-Preview, как видно из названия, пока является предварительной версией модели, и поспешное её развёртывание может быть сопряжено с рисками.
Разработчики из лаборатории Alibaba Qwen также подчеркнули, что это ещё не финальная версия модели — её общедоступный вариант, вероятно, сможет похвастаться ещё более внушительными показателями. Это укрепит позиции Qwen в среде сверхбольших языковых моделей.
Источник:
