Семейство открытых ИИ-моделей Qweni от Alibaba за последние полгода скачали более 3 млрд раз — это больше, чем модели OpenAI, Google и Meta (запрещена в России) вместе взятые. Qwen вышла на первое место в мире среди решений с открытым исходным кодом, обойдя как западных, так и китайских конкурентов.
В ответ на «парад китайских моделей» Google сообщила, что её открытое семейство Gemmai преодолело отметку в 1 млрд загрузок за два года существования, а сообщество разработчиков опубликовало на его основе более 100 тысяч производных вариантов — впечатляющий показатель, который тем не менее заметно отстаёт от результатов Qwen.
Проект Qwen-Video-Editi предлагает метод редактирования видео без использования специализированных видео-трансформеров. Вместо этого система адаптирует возможности модели Qwen-Image-Edit для работы с видеопотоком.
Технология преобразует кадры видео в латентное пространство с помощью VAEi от Wan 2.1, после чего они объединяются в «виртуальную сетку» и обрабатываются как единое изображение. Для обеспечения временной связности и качества итоговый результат проходит дополнительную обработку через модель Wan 2.2.
ВыводПроцесс обработки включает последовательность: видео → Wan VAE → Qwen-Image-Edit → Wan VAE → Wan 2.2 enhancement.
Проект HuiHui опубликовал модель Huihui-Qwen3.8-27B-abliteratedi — сжатую (квантованную) версию модели Qwen3.8-Max с ослабленной цензурой. Модель доступна на Hugging Facei в нескольких квантизациях, есть демо-версия.
Исследователи предупреждают, что из-за снятых ограничений модель может давать спорные или неуместные ответы на «чувствительные» темы, что важно учитывать при её использовании.
14 августа 2026 года Alibaba релизнула Qwen3.8-27B — мультимодальную dense-модель на 27 млрд параметров с открытыми весами (лицензия Apache 2.0i), которую можно запускать на одной домашней видеокарте. По бенчмаркам Alibaba модель обходит собственную облачную Qwen3.7-Plus и местами превосходит Claude Opus 4.6 Max, при этом умеет работать с кодом, агентными сценариями, изображениями и видео.
Релиз показателен для всей индустрии: китайские открытые модели быстрее прогрессируют, чем закрытые западные аналоги, и по некоторым замерам уже опережают флагманов уровня GPT-5 при кратно меньшей стоимости эксплуатации. Несколько авторов отмечают, что главным недостатком локальных моделей остаётся не «глупость», а скорость работы.
