Alibaba-ն թողարկել է Qwen 3.8-27B մոդելը՝ գերազանցելով Meta-ի մրցակից տարբերակին

Alibaba ↗ 1.35% ընկերությունը թողարկել է Qwen3.8-27B մոդելը՝ 27 միլիարդ պարամետր ունեցող խիտ մուլտիմոդալ համակարգ՝ Apache 2.0 լիցենզիայով։ Այս քայլով ընկերությունը կատարել է օգոստոսի 3-ին տված իր խոստումը՝ մի քանի շաբաթվա ընթացքում բաց կոդով հասանելի դարձնել ինչպես իր կոմպակտ, այնպես էլ առաջատար մոդելները:officechai+1

Տեղային մոդել՝ մեծ մրցակիցների դեմ

Օգոստոսի 14-ին Hugging Face հարթակում հրապարակված մոդելն ունի 262,000 թոքենի բնիկ կոնտեքստային պատուհան, որը YaRN-ի միջոցով կարող է ընդլայնվել մինչև 1 միլիոնի։ Այն նախագծված է սպառողական մակարդակի մեկ GPU-ով աշխատելու համար՝ 4-բիթանոց ճշգրտման դեպքում։ Alibaba-ն միաժամանակ բացել է Qwen3.8-2.4T-A95B մոդելի կշիռները, որը Max դասի «փորձագետների խառնուրդ» (mixture-of-experts) տարբերակն է՝ 2.4 տրիլիոն ընդհանուր պարամետրով և մոտ 95 միլիարդ ակտիվ պարամետրով՝ յուրաքանչյուր թոքենի համար:yottalabs+3

Ամենաուշագրավ համեմատությունը Meta-ի ↘ 0.86% Muse Glimmer-30B մոդելի հետ է, որը թողարկվել էր օրեր առաջ։ Terminal Bench 2.1 թեստում, որը չափում է գործակալային տերմինալային ծրագրավորումը, Qwen3.8-27B-ն հավաքել է 73.0 միավոր՝ Muse Glimmer-ի 51.7-ի դիմաց։ GPQA Diamond գիտական տրամաբանության թեստում այն ստացել է 89.2 միավոր՝ 83.5-ի դիմաց։ Բոլոր այն թեստերում, որտեղ երկու մոդելներն էլ փորձարկվել են, Qwen3.8-27B-ն առաջատար է:officechai

Սեփական քաշային կարգից բարձր արդյունքներ

Ավելի ուշագրավ է, թե ինչպես է 27B մոդելը դրսևորում իրեն շատ ավելի մեծ համակարգերի համեմատ։ Alibaba-ի սեփական Qwen3.7-Plus մոդելի համեմատ՝ Qwen3.8-27B-ն հաղթում է թեստերի մեծ մասում՝ SWE-bench Pro-ում գրանցելով 61.7 միավոր՝ 57.6-ի դիմաց, իսկ QwenSWEBench-ում՝ 79.0՝ 59.2-ի դիմաց։ Anthropic-ի Opus4.6 Max-ի համեմատ՝ ավելի փոքր մոդելը զիջում է բարդ տրամաբանական առաջադրանքներում, սակայն գերազանցում է SWE-bench Pro-ում (61.7 ընդդեմ 53.4) և IFBench-ում հրահանգների կատարման հարցում (79.5 ընդդեմ 62.5):officechai

Մոդելի ամենաուժեղ կողմը գործակալային գրասենյակային աշխատանքն է։ CoWorkBench-ում՝ Alibaba-ի երկարաժամկետ արտադրողականության առաջադրանքների թեստում, այն հավաքել է 70.7 միավոր՝ առաջ անցնելով Opus4.6 Max-ի 68.2 միավորից:officechai

Ժամանակացույց և շուկայական համատեքստ

Այս կրկնակի թողարկումը տեղի է ունենում այն ժամանակ, երբ չինական AI մոդելները գլոբալ մասշտաբով մեծ թափ են հավաքում։ Ըստ ռուսական MWS Cloud ամպային ծառայության տվյալների՝ 2026 թվականի առաջին կիսամյակում ռուսական ձեռնարկություններն օգտագործել են չինական LLM-ների 400 միլիարդ թոքեն, ինչը 11 անգամ ավելին է, քան 2025 թվականին ամբողջությամբ, ընդ որում՝ միայն Qwen-ին բաժին է ընկել 261 միլիարդ թոքեն։ Apache 2.0 լիցենզիայի ներքո բաց կշիռների ռազմավարությունը թույլ է տալիս Alibaba-ին գրավել մշակողներին շուկայի երկու հատվածներում՝ սկսած սիրողական օգտատերերից, որոնք տեղային մակարդակում գործարկում են քվանտացված մոդելներ, մինչև այն թիմերը, որոնք Max-դասի մոդելը ներդնում են արտադրական գործակալային ենթակառուցվածքներում:kursiv+2