Alibaba に関する報道

阿里巴巴は、開発者が実験および評価できるように、近日公開予定のQwen4アーキテクチャの先行バージョンとして、Qwen3.8-Flash-Nextモデルの重みを公開しました。このモデルは、多モーダル混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用し、パラメータ総数は176Bで、51BのN-gram埋め込みパラメータを含み、各トークンで6Bパラメータがアクティブ化されます。ネイティブのコンテキストウィンドウサイズは、262,144トークンですが、YaRNを使用すると、1Mトークンまで拡張できます。

アリババは、近日公開予定のQwen4アーキテクチャの先行公開として、開発者が実験および評価を行えるように、Qwen3.8-Flash-Nextのモデルウェイトを公開した。モデルはマルチモダリMoEアーキテクチャを採用しており、主モデルパラメーターは125億、補助として51億のN-グラム埋め込み、トークンあたり6億の活性化パラメーターがある。262,144トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、最大100万トークンに拡張可能。

阿里巴バのQwenチームは、125億を超える多様なMoEと6億の活性パラメータを備えたQwen 3.8-Flash-Nextモデルをリリースしました。このモデルは、Qwen 4アーキテクチャのプレビュー版であり、Gated DeltaNetとQwen Sparse Attentionのハイブリッドアーキテクチャ、Gated Residual、N-gram Embedding、Muon Optimizerなどの技術を採用しています。このモデルのトレーニングコストは、Qwen 3.7-Plusより9倍低く、172.78 GiB FP8チェックポイントが必要です。

阿里巴巴のQwenチームは、Qwen3.8-Flash-Nextモデルをリリースした。これは、各125億のパラメータのうち6つだけをアクティブ化する混合専門家モデルである。訓練コストは1/9で、より大きな競合他社であるDeepSeek-V4-FlashやClaude Opus 4.6を上回るパフォーマンスを発揮した。この業績は、OpenAIやAnthropicなどの企業にさらなる価格圧力をもたらす。

アリババのWan3.0動画生成モデルは、テキスト、画像、文書に基づいて最大30秒の動画を生成できる。1080pの30秒動画のコストは6ドル。

トムソンロイターは、自社の言語モデルであるThomsonを開発するため、4,000万ドルを投資しました。これは、阿里巴巴のQwenに基づいており、このモデルは、会社のコンテンツ（例：Westlaw）をサポートすることで高いパフォーマンスを発揮しています。