Zespół Qwen firmy Alibaba udostępnia modele Qwen 3.8 z otwartymi wagami
Zespół Qwen firmy Alibaba udostępnił otwarte wagi modeli Qwen 3.8, w tym Qwen3.8-27B i Qwen3.8-2.4T-A95B. Modele te oferują zaawansowane możliwości multimodalne i agentowe, dostępne na platformach takich jak Hugging Face

Zespół Qwen AI firmy Alibaba udostępnił otwarte wagi modeli Qwen3.8. Główny model, Qwen3.8-27B, to multimodalny model gęsty, wyposażony w 27 miliardów parametrów. Według Qwen, przewyższa on większy model Qwen3.7-Plus w zadaniach związanych z kodowaniem i pracą biurową.
Udoskonalone możliwości i kontekst
Zespół podkreśla również ulepszone możliwości agentowe modelu, który charakteryzuje się bardziej niezależnym planowaniem i niezawodniejszym wykonywaniem zadań. Qwen3.8-27B natywnie obsługuje kontekst do 262 000 tokenów, z możliwością skalowania do miliona tokenów dzięki zastosowaniu metody YaRN. Poza tekstem, model przetwarza również obrazy i wideo, w tym diagramy, dokumenty oraz wielogodzinne materiały wideo. Domyślnie włączony jest elastyczny tryb myślenia, który można przełączać dla każdego zapytania.
Dostępność i licencjonowanie
Wagi modeli są udostępniane na licencji Apache 2.0. Oprócz Qwen3.8-27B, Qwen udostępnił również wagi znacznie większego modelu Qwen3.8-2.4T-A95B, zaprojektowanego do działania na najwyższym poziomie wydajności. Oba modele są dostępne na platformach Hugging Face i ModelScope. Wersja hostowana z milionem tokenów kontekstu będzie wkrótce dostępna za pośrednictwem Qwen Cloud, usługi AI firmy Alibaba.
Udostępnienie otwartych wag modeli Qwen 3.8 przez Alibabę stanowi ważny krok w demokratyzacji dostępu do zaawansowanych technologii AI. Pozwala to deweloperom i badaczom na całym świecie na wykorzystanie i dalsze rozwijanie tych narzędzi, co może przyspieszyć innowacje w wielu sektorach, od programowania po przetwarzanie multimediów. Ruch ten podkreśla rosnący trend w branży AI, gdzie giganci technologiczni coraz częściej dzielą się swoimi osiągnięciami, wspierając otwarty ekosystem sztucznej inteligencji i promując jej szersze zastosowanie w praktycznych scenariuszach biznesowych i badawczych.
Źródło: the-decoder.com
Komentarze
Zaloguj się, aby dołączyć do dyskusji.
Nikt jeszcze nie skomentował. Bądź pierwszy!
Czytaj dalej

Tydzień w AI: Agenty AI na krawędzi autonomii i etyki
Miniony tydzień przyniósł fascynujący obraz dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, gdzie obok innowacji w modelach językowych i sprzęcie, coraz wyraźniej rysują się wyzwania związane z autonomią agentów AI, ich bez
Redakcja Aigest3 godz. temu

OpenAI wprowadza funkcję Computer History: przeszukiwalna oś czasu aktywności użytkownika dla ChatGPT
OpenAI zaprezentowało Computer History, nową funkcję śledzącą aktywność użytkownika w aplikacjach i na stronach internetowych, przekształcając ją w przeszukiwalną oś czasu pamięci, którą mogą wykorzystywać ChatGPT i Code
Redakcja Aigest4 godz. temu

Z.ai prezentuje GLM-5.3: skok w kodowaniu i cyberbezpieczeństwie bez ponownego trenowania modelu bazowego
Firma Z.ai wprowadziła na rynek GLM-5.3, nową wersję swojego modelu językowego, która znacząco poprawia możliwości w zakresie kodowania i cyberbezpieczeństwa, bazując na tym samym modelu podstawowym co poprzednik.
Redakcja Aigest12 godz. temu
Twitch i Anthropic pokazują, że etyka AI przegrywa z modelem biznesowym
Domyślne wykorzystywanie danych użytkowników do trenowania AI oraz niewidzialne znaki wodne w generowanych treściach to przykłady, jak firmy AI balansują na granicy etyki w pogoni za zyskiem.
Michał Chmielarz12 godz. temu


Hugging Face, Strands i LeRobot łączą siły dla usprawnienia rozwoju agentów AI
Hugging Face ogłosiło współpracę ze Strands i LeRobot, aby stworzyć zintegrowane środowisko do nagrywania, trenowania i wdrażania agentów AI. Inicjatywa ma na celu uproszczenie procesu rozwoju sztucznej inteligencji.
Redakcja Aigestwczoraj
Bądź na bieżąco ze światem AI
Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.