Alibabas KI-Team Qwen hat mit Qwen3.8 neue offene Modellgewichte unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Das dichte 27-Milliarden-Parameter-Modell soll das größere Qwen3.7-Plus in Programmierung und Office-Aufgaben übertreffen und verarbeitet nativ bis zu 262.000 Token Kontext. Qwen zielt damit auf Entwickler lokaler und agentenbasierter Anwendungen.
Der Artikel Alibabas Qwen-Team veröffentlicht Qwen3.8-Modelle mit offenen Gewichten unter Apache-2.0-Lizenz erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas Qwen3.8 Max erreicht 56 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index und damit 10 Punkte mehr als Qwen3.7 Max (46).
Der Artikel Qwen3.8 Max: Alibabas stärkstes Modell rät häufiger und kostet mehr pro Aufgabe erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus übernimmt die Spitze der Speech Arena Leaderboard von Artificial Analysis. Das Modell unterstützt 16 Sprachen und erlaubt Stilsteuerung per natürlicher Sprache oder Tags wie [angry]. Bei der Geschwindigkeit hinkt es mit 16 Zeichen pro Sekunde der Konkurrenz allerdings hinterher.
Der Artikel Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus von Alibaba schlägt die Konkurrenz im Text-to-Speech-Ranking erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas Qwen-Team stellt mit Qwen-Image-3.0 einen Bildgenerator vor, der Prompts mit bis zu 4.500 Token verarbeitet, Text bis hinunter zu zehn Pixeln lesbar rendert und zwölf Sprachen nativ beherrscht. Das Modell soll komplexe Layouts wie Infografiken, LaTeX-Fachartikel oder Zeitungsseiten in einem einzigen Durchgang erzeugen. Ob solche Inhalte als Pixelbild statt in bearbeitbaren Formaten aber einen realen Produktivnutzen haben, bleibt offen.
Der Artikel Alibabas Qwen-Image-3.0 rendert ganze Infografik-Raster und lesbaren Zehn-Pixel-Text in einem Durchgang erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas Qwen-Team stellt mit Qwen3.7-Plus ein multimodales Agentenmodell vor, das visuelle Wahrnehmung, GUI-Bedienung und Programmierung in einer einzigen Agentenschleife vereint. In einer Demo entwickelte ein darauf basierender Agent autonom über elf Stunden eine Vokabel-Lern-App mit mehr als 10.000 Zeilen Code und 1.000 Agentenaufrufen. Bei Bildschirmverständnis setzt sich das Modell laut eigenen Benchmarks an die Spitze, insgesamt bleibt das Leistungsbild aber gemischt. Als proprietäres Angebot ohne offene Gewichte ist Qwen3.7-Plus preislich deutlich unter westlichen Frontier-Modellen positioniert.
Der Artikel Alibabas Qwen3.7-Plus soll als multimodaler Agent Bildschirme bedienen und Apps autonom bauen erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas Qwen-Team stellt mit Qwen3.7-Max ein proprietäres Modell vor, das auf langfristige autonome Arbeit als KI-Agent ausgelegt ist. In Benchmarks positioniert es sich auf dem Niveau von Claude Opus 4.6 und übertrifft chinesische Konkurrenten wie DeepSeek V4 Pro und Kimi K2.6. Fast nebenbei zeigt das Team das Modell auch als Steuerung für einen vierbeinigen Roboter.
Der Artikel Qwen3.7-Max löst komplexe Entwicklungsaufgabe in 1158 autonomen Schritten erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas neues Open-Source-Modell Qwen3.6-27B übertrifft mit nur 27 Milliarden Parametern seinen 15-mal größeren Vorgänger in allen Coding-Benchmarks.
Der Artikel Alibabas neues Qwen3.6-27B schlägt sein 15-mal größeres Vorgängermodell in Coding-Benchmarks erschien zuerst auf The Decoder.
Reinforcement Learning stößt bei Reasoning-Modellen an eine Grenze, weil alle Tokens gleich belohnt werden. Ein neuer Algorithmus von Alibabas Qwen-Team gewichtet stattdessen jeden Schritt danach, wie stark er die nachfolgende Argumentationskette beeinflusst. Er verdoppelt so die Länge der Denkprozesse.
Der Artikel Alibabas Qwen-Team bringt KI-Modelle mit neuem Algorithmus zum tieferen Nachdenken erschien zuerst auf The Decoder.
Alibabas KI-Chefentwickler geht, weitere Forscher folgen, und das ausgerechnet nach der Veröffentlichung der bisher besten Qwen-Modelle.
Der Artikel Massenkündigung bei Alibaba: Kernteam hinter Qwen verlässt das Unternehmen erschien zuerst auf The Decoder.
Chinesische KI-Labore setzen ihre Modelloffensive fort – heute ist es Alibabas Qwen3.5, das mit einer hybriden Architektur aus linearer Attention und Mixture-of-Experts bei nur 17 Milliarden aktiven Parametern an die Leistung westlicher Spitzenmodelle heranreichen will. Natürlich als Open Weight.
Der Artikel Chinas KI-Wettlauf: Alibaba stellt Qwen3.5 als kostenloses Open-Weight-Modell vor erschien zuerst auf The Decoder.