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.
Alibaba bewirbt sein neues KI-Modell Qwen 3.8 mit einem Video, in dem die KI arbeitet und der Mensch seinen Hobbys nachgeht, ein Gegenentwurf zur Jobverlust-Rhetorik von OpenAI oder Anthropic. Am Ende bleibt es Marketing, nur eben mit positiver Rahmung statt Angst.
Der Artikel Statt Angst vor Jobverlust: Alibaba verkauft Qwen-KI als Ticket zu mehr Freizeit erschien zuerst auf The Decoder.
GPT-Images-2.0
Kurzfassung
▾
Quellen
▾
Alibaba hat überraschend die Vorabversion seines neuen KI-Modells Qwen 3.8 veröffentlicht.
Das offene Modell arbeitet mit gewaltigen 2,4 Billionen Parametern und rückt dicht an führende US-Modelle heran.
Entwickler können die Vorschauversion bereits jetzt auf den Plattformen von Alibaba testen und in eigene Projekte integrieren.
X (Twitter) – Alibaba veröffentlicht Qwen 3.8
Alibaba hat am Sonntag überraschend die Vorabversion von Qwen 3.8 veröffentlicht. Das KI-Modell arbeitet mit 2,4 Billionen Parametern und soll leistungsfähiger als OpenAIs GPT-5.6 Sol sein. Entwickler können es bereits auf den Plattformen des Unternehmens testen.
Twitter Beitrag – Cookies links unten aktivieren.
Qwen3.8 is launching and going open-weight soon!🌐 With a massive 2.4T parameters, this model is continuously evolving. We believe it’s one of the most powerful model available today, compatible to leading frontier AI models , second only to Fable 5. You don’t have to wait to… pic.twitter.com/JS3ID73IYS — Qwen (@Alibaba_Qwen) July 19, 2026 Knapp hinter dem Spitzenreiter Alibaba ordnet Qwen 3.8 nach eigenen Angaben direkt hinter Fable 5 ein. Der Technologiekonzern wird die Gewichte in Kürze vollständig als Open Source freigeben. Der technische Abstand zwischen geschlossenen US-amerikanischen Modellen und der offenen Konkurrenz aus China schrumpft dadurch spürbar. Nutzer auf Social Media reagieren erstaunt über die Veröffentlichung an einem Sonntag und die hohe Parameterzahl. Qwen 3.8 lernt laut Entwicklern kontinuierlich dazu. Es gehört mit 2,4 Billionen Parametern zu den größten derzeit verfügbaren Modellen auf dem Markt. Anzeige Vorabversion verfügbar Interessierte müssen nicht auf die finale Veröffentlichung warten. Alibaba stellt die Variante »Qwen 3.8-Max-Preview« über seine Plattformen Token Plan, Qoder und QoderWork bereit. Entwickler können Qwen 3.8 dort direkt für eigene Projekte evaluieren und erste Tests durchführen. Diese Vorabversion soll die Wartezeit bis zum finalen Release überbrücken. Die schnelle Abfolge neuer Veröffentlichungen hält an und erhöht den Druck auf westliche Anbieter. Auch die Macher von GLM bereiten derzeit den Marktstart eines weiteren Modells vor.
Alibaba stellt mit Qwen3.8 ein multimodales KI-Modell mit 2,4 Billionen Parametern vor, laut dem Team vergleichbar mit führenden Modellen und nur hinter Fable 5. Eine Vorschauversion ist bereits verfügbar.
Der Artikel „Nur Fable 5 ist besser“: Alibabas Qwen-Team kontert Kimi K3 mit offenem Qwen3.8-Modell erschien zuerst auf The Decoder.
GPT-Images-2.0
Kurzfassung
▾
Quellen
▾
Alibaba hat das KI-Modell Qwen 3.7-Max für komplexe Agenten-Aufgaben veröffentlicht.
Die KI arbeitet über viele Stunden hinweg eigenständig und optimiert selbstständig Code.
In aktuellen Benchmarks übertrifft Qwen 3.7-Max etablierte Konkurrenten wie Claude 4.6 Opus oder DeepSeek V4 Pro.
Das KI-Modell lässt sich flexibel in verschiedene Umgebungen wie OpenClaw oder Claude Code integrieren.
Qwen – Qwen3.7: The Agent Frontier
Das Qwen-Team hat das neue Flaggschiff-KI-Modell Qwen3.7-Max vorgestellt, das speziell als Basis für autonome KI-Agenten konzipiert wurde. Dieses KI-Modell soll komplexe Programmieraufgaben lösen, Büro-Workflows automatisieren und über hunderte von Schritten hinweg stabil agieren. Die Neuentwicklung zeichnet sich vor allem durch eine verbesserte Generalisierung über verschiedene Agenten-Frameworks hinweg aus. Flexibler Einsatz in OpenClaw und Claude Code Ein zentraler Aspekt des neuen KI-Modells ist die nahtlose Integration in bestehende Infrastrukturen für KI-Agenten. Qwen3.7-Max ist so trainiert, dass es nicht für eine einzelne Umgebung optimiert ist, sondern über verschiedene Gerüste wie Claude Code, OpenClaw, Qwen Code oder Hermes hinweg stabil funktioniert. Durch die Entkopplung von Aufgabe, Umgebung und Verifizierer im Training lernt das KI-Modell allgemeine Strategien zur Problemlösung anstatt plattformspezifischer Abkürzungen. In Tests auf Plattformen wie QwenClawBench und CoWorkBench liefert die Neuentwicklung konstante Ergebnisse, unabhängig vom genutzten System. Entwickler können das KI-Modell über die Alibaba Cloud Model Studio API ansprechen, wobei ein spezieller Modus zur Bewahrung des internen Denkprozesses über mehrere Interaktionen hinweg implementiert wurde. + Quelle: Alibaba Spitzenwerte bei Coding und mathematischem Reasoning Die Leistung des KI-Modells spiegelt sich in den aktuellen Benchmark-Ergebnissen wider, bei denen es etablierte Konkurrenten teilweise übertrifft oder einholt. Im Programmiertest Terminal Bench 2.0-Terminus erreicht Qwen3.7-Max einen Spitzenwert von 69,7 Punkten und setzt sich damit gegen DeepSeek V4 Pro Max mit 67,9 Punkten durch. Bei SWE-Verified liegt das KI-Modell mit 80,4 Punkten fast gleichauf mit Claude Opus-4.6 Max, welches 80.8 Punkte erzielt. Besonders starke Zuwächse verzeichnet die Fachwelt bei allgemeinen Agenten-Anwendungen und komplexen Logiktests. Im extrem anspruchsvollen Humanity’s Last Exam (HLE) führt Qwen3.7-Max mit 41,4 Punkten vor Opus-4.6 Max mit 40,0 Punkten und Qwen3.6-Plus mit 28,8 Punkten. Auch im mathematischen Reasoning-Benchmark Apex distanziert das KI-Modell mit 44,5 Punkten die Konkurrenz von DeepSeek V4 Pro, das bei 38,3 Punkten landet. + Quelle: Alibaba Autonome Höchstleistung im 35-Stunden-Dauertest Wie stabil das KI-Modell über extrem lange Zeiträume agiert, demonstrierten die Entwickler in einem realen Optimierungsszenario für GPU-Kernel. Qwen3.7-Max optimierte einen komplexen Aufmerksamkeits-Operator in SGLang auf einer völlig unbekannten Hardware-Architektur ohne Dokumentation komplett eigenständig. Über einen Zeitraum von rund 35 Stunden führte das KI-Modell 1.158 Tool-Aufrufe durch, diagnostizierte Kompilierungsfehler und korrigierte Fehler im Code selbstständig. Das Ergebnis dieses autonomen Prototypings war eine zehnfache Beschleunigung des Kernels gegenüber der Standard-Referenz. Andere Spitzenmodelle wie GLM 5.1 oder Kimi K2.6 brachen diesen Test vorzeitig ab, da sie keine weiteren Fortschritte erzielen konnten. Insgesamt ein sehr interessantes und starkes Modell, welches man sich näher anschauen sollte. + Quelle: Alibaba Anzeige
Nano Banana
Kurzfassung
▾
Quellen
▾
Das KI-Modell Qwen 3.6 Plus hat auf OpenRouter einen historischen Meilenstein erreicht.
Es verarbeitete als erstes Modell über 1,4 Billionen Token an einem einzigen Tag.
Dies markiert den stärksten Start eines neuen Systems im laufenden Jahr.
OpenRouter auf X: Qwen 3.6 Plus Token Milestone
Das KI-Modell Qwen 3.6 Plus von Alibaba stellt auf der Plattform OpenRouter einen neuen Nutzungsrekord auf. Als erstes Modell überschritt es die Marke von einer Billion verarbeiteten Token innerhalb eines einzigen Tages.
Twitter Beitrag – Cookies links unten aktivieren.
Qwen 3.6 Plus from @Alibaba_Qwen is officially the first model on OpenRouter to break 1 Trillion tokens processed in a single day! At ~1,400,000,000,000 tokens, it’s the strongest full day performance of any new model dropped this year. Congrats to the Qwen team! pic.twitter.com/uo5ElnhzUn — OpenRouter (@OpenRouter) April 4, 2026 Stärkster Tagesstart des Jahres Mit exakt 1,4 Billionen abgerufenen Token übertrifft die neue Version die bisherigen Spitzenwerte deutlich. OpenRouter bestätigt diese Zahlen und ordnet die Leistung als den erfolgreichsten 24-Stunden-Start aller in diesem Jahr veröffentlichten KI-Modelle ein. Das System von Alibaba zeigt damit eine extrem hohe Stabilität bei enormer Auslastung. Anzeige Die enorme Auslastung resultiert offensichtlich aus komplexen Entwicklungsaufgaben. Qwen 3.6 Plus agiert als eigenständiger Agent für die Programmierung und überschaut ein Kontextfenster von einer Million Token. Die Architektur bearbeitet selbstständig Aufgaben, die von der Erstellung einzelner Frontend-Komponenten bis zur gezielten Fehlersuche in großen Code-Repositories reichen. Die hohe Token-Anzahl unterstreicht die wachsende Bedeutung offener Modelle für rechenintensive Aufgaben. Die Entwickler-Community adaptiert die neue Version außergewöhnlich schnell. OpenRouter festigt durch dieses Volumen gleichzeitig seine Position als relevanter Knotenpunkt für den Zugriff auf modernste KI-Modelle.
Top News
Qwen3.6-Plus dominiert Programmier-Benchmarks
Die Architektur bietet ein Kontextfenster von einer Million Token und löst komplexe Entwicklungsaufgaben autonom.
Nano Banana
Kurzfassung
▾
Quellen
▾
Qwen hat die neuen KI-Modelle Qwen 3.5 Omni Plus und die dazugehörige Realtime-Version für Entwickler veröffentlicht.
Die Modelle verarbeiten Text, Bild und Audio nativ über eine effiziente MoE-Architektur mit einem Kontextfenster von 256.000 Token.
In aktuellen Benchmarks erreicht Qwen 3.5 Omni Plus insgesamt 215 Bestwerte und schlägt Gemini 3.1 Pro in Audio- und Videotests.
Die Echtzeit-API ermöglicht natürliche Unterhaltungen durch semantische Unterbrechungen, schnelles Voice-Cloning und verbesserte Mehrsprachigkeit.
Qwen Blog: Neue Modelle: Qwen 3.5 Omni Plus und Qwen 3.5 Omni Plus Realtime
Qwen stellt mit Qwen 3.5 Omni Plus und der zugehörigen Realtime-Version die nächste Generation seiner KI-Modelle vor. Die neuen Modelle schlagen Gemini 3.1 Pro in zahlreichen Audio-Tests und bieten weitreichende Verbesserungen bei der Verarbeitung langer Kontexte. Die Architektur hinter der Omni-Verarbeitung Der Begriff »Omni« steht bei den neuen Modellen für die Fähigkeit, Text, Bilder, Audio und audiovisuelle Inhalte nativ und parallel zu verarbeiten. Das System erfasst die unterschiedlichen Eingabedaten direkt, ohne sie vorher in reinen Text umzuwandeln. Die Basis von Qwen 3.5 Omni bildet eine Hybrid-Attention MoE-Architektur. Das Kürzel MoE bedeutet Mixture of Experts und sichert eine hohe Effizienz bei der Berechnung. Sowohl die Komponente für das logische Schließen, der sogenannte »Thinker«, als auch das Sprachmodul, der »Talker«, greifen auf diese Struktur zurück. Die Modelle analysieren ein Kontextfenster von bis zu 256.000 Token. Damit werten Fachanwender mehr als zehn Stunden reines Audiomaterial oder über 400 Sekunden an Videomaterial in einer Auflösung von 720p am Stück aus. + Quelle: Qwen Zwei Wege für Entwickler: Offline-Analyse und Echtzeit-Dialog Programmierer steuern die neuen KI-Modelle über zwei verschiedene Schnittstellen an. Die klassische Offline-API eignet sich primär für die Analyse großer, bereits aufgezeichneter Datenmengen. Hier liegt der Fokus auf der genauen Auswertung komplexer Dokumente oder der inhaltlichen Zusammenfassung langer Videos. Die Realtime-Version zielt exakt auf die direkte Konversation ab. Qwen integriert hier neue Funktionen wie semantische Unterbrechungen. Das KI-Modell erkennt sofort, wenn eine Person ins Wort fällt, und passt seine eigene Antwort dynamisch an den neuen Kontext an. Zusätzlich bietet die Echtzeit-Schnittstelle das direkte Klonen von Stimmen und eine schnelle Sprachsteuerung. Durch den Einsatz der neuen ARIA-Technologie klingen die synthetischen Stimmen natürlicher und bleiben auch bei langen Unterhaltungen fehlerfrei. Das Modell versteht Eingaben in 113 Sprachen und Dialekten, während die Sprachausgabe 36 Sprachen abdeckt. Anzeige Konkrete Benchmark-Ergebnisse für Audio und visuelle Daten Qwen 3.5 Omni Plus erzielt in aktuellen Tests insgesamt 215 Bestwerte. Diese SOTA-Ergebnisse verteilen sich auf die Bereiche Audio- und Videoverständnis, logisches Reasoning sowie die direkte Interaktion. Die Entwickler trainierten die KI-Modelle mit umfangreichen Text- und Bilddatensätzen sowie über 100 Millionen Stunden an audiovisuellem Material. Im Segment der audiovisuellen Aufgaben liefert das direkte Duell mit Gemini 3.1 Pro ein differenziertes Bild. Qwen 3.5 Omni Plus punktet bei der Text Query QA im DailyOmni-Test mit 84,6 zu 82,7 Punkten und übertrifft das Google-Modell beim Omni-Cloze-Benchmark für Captions mit 64,8 zu 57,2 deutlich. Gemini 3.1 Pro behält jedoch bei der VideoMME-Auswertung mit 89,0 zu 83,7 die Oberhand. + Quelle: Qwen Bei den reinen Audiotests dominiert Qwen in wesentlichen Disziplinen. Im VoiceBench-Dialogtest verbucht Qwen 3.5 Omni Plus starke 93,1 Punkte und schlägt Gemini 3.1 Pro, das hier auf 88,9 Punkte kommt. Auch bei der Spracherkennung im Fleurs-Test liefert das Modell mit einem Messwert von 6,55 das exaktere Resultat im Vergleich zu den 7,32 des Konkurrenten. + Quelle: Qwen Leistungssprünge bei Text, Bild und Sprachsynthese Die visuelle Analysefähigkeit beweist das neue Modell durch konstante Ergebnisse in anspruchsvollen Kategorien. Im MMMU-Test für mathematisch-naturwissenschaftliche Aufgaben erreicht Qwen 3.5 Omni Plus exakt 80,1 Punkte. Bei der allgemeinen Beantwortung von Fragen zu Bildern im RealWorldQA-Benchmark sichert sich das System 84,1 Punkte, während es bei der reinen Videoauswertung im VideoMME-Test auf 81,9 Punkte kommt. + Quelle: Qwen Im klassischen Textverständnis liefert das KI-Modell verlässliche Werte für komplexe Anforderungen. Das System erreicht beim Wissenstest MMLU-Pro 85,9 Punkte und erzielt im IFEval-Benchmark für das strikte Befolgen von Instruktionen 89,7 Punkte. Bei den speziellen Reasoning-Aufgaben im LiveCodeBench v6 steht zudem ein solides Ergebnis von 65,6 Punkten auf dem Papier. + Quelle: Qwen Die Sprachsynthese und das Klonen von Stimmen testet der Benchmark im direkten Vergleich mit etablierten Spezialisten wie ElevenLabs und GPT-Audio. Qwen 3.5 Omni Plus glänzt bei der Stabilität der geklonten Stimmen im mehrsprachigen Test mit einem niedrigen Fehlerwert von 1,87 und lässt ElevenLabs mit 10,29 weit hinter sich. Auch bei der Metrik für generelle Sprachstabilität unterbietet Qwen mit 5,82 den Messwert von Gemini 2.5 Pro, das hier 6,61 erreicht. + Quelle: Qwen Der Entwicklungssprung von Version 3 auf 3.5 Die Vorgängerversion legte den Grundstein für die multimodale Verarbeitung bei Qwen. Das Update auf Version 3.5 erweitert diese Fähigkeiten nun gezielt um eine exaktere Mehrsprachigkeit und ein tieferes inhaltliches Verständnis für hochauflösende Videos. Das neue Modell behält den inhaltlichen Faden in sehr langen Unterhaltungen nun deutlich besser bei. Softwareentwickler erhalten somit eine präzise Lösung für komplexe und andauernde Aufgaben. Die Modelle Qwen 3.5 Omni Plus sowie die Realtime-Variante stehen ab sofort über die offizielle API zur Verfügung.
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.
Alibaba
Kurzfassung
▾
Quellen
▾
Alibaba veröffentlicht mit Qwen3-Max-Thinking ein neues KI-Modell, das in Mathematik- und Coding-Benchmarks die US-Konkurrenz GPT-5.2 und Gemini 3 Pro übertrifft. Das Modell nutzt eine „System 2“-Architektur für tiefere logische Schlussfolgerungen, ähnlich der o-Serie von OpenAI. Im Gegensatz zu den geschlossenen US-Modellen ist Qwen3 als offene Variante verfügbar, was lokalen Betrieb und mehr Unabhängigkeit ermöglicht.
Alibaba Qwen3 Max Thinking Release
Qwen Ankündigung auf X
Der chinesische Tech-Gigant Alibaba hat heute mit „Qwen3-Max-Thinking“ sein bisher leistungsstärkstes KI-Modell veröffentlicht und zielt damit direkt auf die Vormachtstellung der US-Firmen. Für Entwickler und Unternehmen bedeutet dies eine Zäsur: Das neue Modell erreicht in entscheidenden Benchmarks nicht nur das Niveau von GPT-5.2 und Gemini 3 Pro, sondern übertrifft diese teilweise. Wachablösung an der Leistungsspitze Lange Zeit galten die Modelle von OpenAI und Google als unantastbar. Die neuesten Benchmark-Ergebnisse zeichnen jedoch ein anderes Bild. In der prestigeträchtigen Disziplin „GPQA Diamond“, die Expertenwissen auf PhD-Niveau abfragt, erzielt Qwen3-Max-Thinking einen Wert von 92,8 Punkten. Damit lässt es sowohl GPT-5.2 (92,4) als auch Googles Gemini 3 Pro (91,9) hinter sich. Besonders deutlich wird der Vorsprung bei komplexer Mathematik. Im „IMO-AnswerBench“, der Aufgaben der Internationalen Mathematik-Olympiade simuliert, erreicht das chinesische Modell 86,3 Punkte, während Gemini 3 Pro bei 83,3 und Claude-Opus-4.5 bei 84,0 liegen. Alibaba beweist damit, dass chinesische Spitzenmodelle den bloßen Kopiermodus verlassen haben und nun technologisch vorlegen. + Quelle: Alibaba Reasoning-Fähigkeiten im Fokus Der Namenszusatz „Thinking“ verrät die technische Ausrichtung. Das Modell antwortet nicht sofort reflexartig, sondern schaltet einen internen Denkprozess vor, um komplexe logische Ketten zu prüfen. Dieser Ansatz zahlt sich besonders bei der Programmierung aus. Im „Arena-Hard v2“-Benchmark, der die Bewältigung schwieriger realer Coding-Probleme misst, dominiert Qwen mit 90,2 Punkten das Feld deutlich gegenüber Claude-Opus-4.5 (76,7) und liegt gleichauf mit spezialisierten US-Modellen. Für Software-Ingenieure, die bisher auf westliche APIs angewiesen waren, eröffnet sich hier eine ernstzunehmende Alternative. + Quelle: Alibaba Anzeige Offene Gewichte als Strategiewechsel Der entscheidende Unterschied liegt jedoch nicht nur in den Rohdaten, sondern in der Verfügbarkeit. Während GPT-5.2 und Gemini 3 Pro als reine API-Produkte in den Cloud-Ökosystemen ihrer Hersteller eingesperrt bleiben, setzt Alibaba seine Strategie der offenen Verfügbarkeit fort. Qwen3-Max-Thinking ist „nicht geschlossen“. Das bedeutet in der Praxis oft, dass die Modellgewichte unter Lizenzen verfügbar gemacht werden, die eine lokale Ausführung oder das Hosting auf eigenen Servern erlauben. Für europäische Unternehmen, die unter strengen Datenschutzauflagen arbeiten, ist dies ein gewichtiges Argument. Man holt sich die Intelligenz ins eigene Haus, statt Daten in eine Blackbox zu senden. Grenzen und Konkurrenz Trotz der beeindruckenden Werte ist das Rennen nicht gelaufen. In Tests zum allgemeinen Weltwissen wie „MMLU-Pro“ liegt Gemini 3 Pro mit 89,8 Punkten weiterhin knapp vor Qwen (85,7). Das deutet darauf hin, dass Google in der Breite der Trainingsdaten noch Vorteile besitzt, während Alibaba bei der logischen Tiefe aufgeholt hat. Zudem zeigt der Vergleich mit DeepSeek V3.2, dass auch innerhalb Chinas ein harter Wettbewerb um die Krone der künstlichen Intelligenz entbrannt ist.