Привет, друзья! Alibaba только что выкатила Qwen3-Max — свою самую мощную языковую модель, которая явно нацелена на лидеров вроде OpenAI, Google и Anthropic. Это не просто апгрейд, а настоящий вызов в мире ИИ. С триллионом параметров под капотом, она обещает перевернуть игру. Давай разберёмся, что здесь происходит, и почему это стоит твоего внимания.
Alibaba Qwen3 Max
Прыжок к триллиону параметров
Главный хук Qwen3-Max — это её масштаб: свыше 1 триллиона параметров, обученных на 36 триллионах токенов. Такой объём ставит её в один ряд с GPT-5, Gemini 2.5 Pro и Claude Opus 4. Но Alibaba не просто нарастила размер ради понтов — они применили архитектуру Mixture-of-Experts (MoE). Это как команда экспертов: активируются только нужные модули, а не весь монстр целиком. В итоге — эффективность на уровне, где ресурсы тратятся с умом.
Ещё один трюк — “global-batch load balancing loss”, который стабилизировал обучение. Кривая потерь шла ровно, без сбоев, перезапусков или хаоса с данными. Для тех, кто в теме больших моделей, это как мечта: стабильность без нервов.
Прорывы в эффективности
Здесь Alibaba разошлась по полной — технические детали впечатляют:
Скорость обучения: Они создали PAI-FlashMoE — многоуровневую параллельную оптимизацию. Итог? 30% прироста в пропускной способности по сравнению с Qwen2.5-Max-Base. Это не мелочь: недели вместо месяцев на тренировку.
Длинный контекст: ChunkFlow-стратегия ускоряет обработку на 3 раза по сравнению с классическим параллелизмом последовательностей. Контекстный окно — 1 миллион токенов, как у Claude Opus 3 или Gemini 1.5 Pro. Идеально для огромных документов.
Надёжность: SanityCheck и EasyCheckpoint сократили простои от сбоев железа в 5 раз по сравнению с Qwen2.5-Max. В кластерах такого масштаба это спасает нервы и бюджет.
Результаты производительности
Qwen3-Max-Instruct (та версия, которую можно юзать) бьёт рекорды:
LMArena: 3-е место в общем зачёте, обходит GPT-5-Chat. Серьёзный показатель.
Qwen3-Max-LMArena text leaderboard
Кодинг в реале: 69.6 на SWE-Bench Verified — решает GitHub-issues лучше DeepSeek V3.1, на уровне Claude Opus 4.
Работа с инструментами: 74.8 на Tau2-Bench — опережает Claude Opus 4 и DeepSeek V3.1. Неожиданно круто.
Qwen3-Max-benchmarks
А впереди Qwen3-Max-Thinking — вариант для размышлений, ещё в тренировке. Ранние тесты с инструментами и параллельным вычислением дали 100% на AIME 25 и HMMT — самых жёстких мат-бенчмарках. С встроенным интерпретатором кода, фокус на сложной логике.
Многоязычность и мультимодальность
Qwen3-Max заточена под английский и китайский, с прогрессом в инструкциях, мат-рассуждениях, науке. Меньше галлюцинаций, лучше логика — то, что нужно для реальных задач. Это не просто чатбот, а инструмент для серьёзной работы.
Если интересуют ИИ в гаджетах, загляни в обзор Xiaomi 17 Pro — там тоже про мощные чипы для ИИ.
Вот таблица ключевых бенчмарков для ясности:
| Бенчмарк | Qwen3-Max | Конкуренты |
|---|---|---|
| LMArena (общий) | #3 | Обходит GPT-5-Chat |
| SWE-Bench | 69.6 | Лучше DeepSeek V3.1 |
| Tau2-Bench | 74.8 | Опережает Claude Opus 4 |
| AIME 25 (Thinking) | 100% | — |
Как использовать Qwen3-Max
Для юзеров: Доступна в приложении Qwen (iOS/Android) и на сайте. По умолчанию — Qwen3-Max, но можно переключить для тестов.
Для девелоперов: API через Alibaba Cloud Model Studio — интегрируй в свои проекты легко.
Подробнее о новых чипах для ИИ, как в обзоре магазина Xiaomi в Эссене, где акцент на экосистему.
Большая картина
Alibaba не копирует — они толкают границы в длинном контексте, эффективности и стабильности. Qwen3-Max-Thinking с фокусом на агентах
[…] […]