26 августа 2026 года

Китайский технологический гигант в сфере ИИ Alibaba в среду представил новую версию своей флагманской модели, стремясь конкурировать по цене с американскими поставщиками и предложить предприятиям более дешевые ИИ-модели. Однако последний релиз также напоминает компаниям, что цена не всегда является главным фактором выбора модели.

Qwen 3.8-Flash-Next — это мультимодальная модель, которая дает раннее представление об архитектуре, используемой в готовящейся Qwen 4. Это модель с 125 млрд параметров, из которых активны 6 млрд параметров на токен, построенная на архитектуре mixture-of-experts (MoE) — дизайне, который использует специализированные подсети «экспертов» для обработки разных типов входных данных, а не запускает всю модель для каждого запроса. Для сравнения, у Qwen 3.8 Max 2,4 трлн параметров, у Qwen 3.8-27B — 27 млрд параметров, а у конкурирующей китайской ИИ-компании Moonshot модель Kimi K3 MoE имеет 2,8 трлн параметров.

Alibaba отметила, что по сравнению с Qwen 3.7-Plus версия Flash-Next имеет более низкие затраты на обучение и инференс. По словам поставщика, модель особенно хорошо подходит для работы с компьютером — управления программным обеспечением путем интерпретации того, что отображается на экране, и выполнения действий — и может взаимодействовать со сложными API, калькуляторами и пользовательскими внешними базами данных, используя визуальные и текстовые запросы. Такие агентные возможности, при которых модели вызывают внешние инструменты и выполняют многошаговые задачи, стали важным направлением для предприятий, выходящих за рамки чатбот-сценариев использования ИИ.

Qwen 3.8-Flash-Next — еще один пример того, как поставщики моделей обращаются к потребности предприятий в более дешевых и более экономичных моделях на фоне ценовой войны среди ведущих ИИ-поставщиков и усиливающегося напряжения между сторонниками open source и проприетарных моделей. Alibaba установила цену Flash-Next на уровне $0.16 за миллион входных токенов и $0.47 за миллион выходных токенов. В отличие от передовых моделей OpenAI и Anthropic, она распространяется в формате open weight, то есть пользователи могут загрузить параметры модели, запускать ее и дообучать на собственной инфраструктуре, а не обращаться к ней только через API поставщика.

«Они постарались сделать модель очень конкурентоспособной с точки зрения цены», — сказал Arun Chandrasekaran, аналитик Gartner. По его словам, Alibaba может это делать благодаря эффективности инференса модели: хотя она содержит много параметров, активны лишь некоторые из них, что снижает затраты на инференс.

«Они позиционируют это как рабочую лошадку для очень широкой категории корпоративных нагрузок, где эта модель очень конкурентоспособна», — сказал Chandrasekaran, отметив, что модель оптимизирована для агентных нагрузок, таких как вызов инструментов и задачи программирования.

«Они пытаются вывести модель в правильном направлении: сделать ее очень компактной с точки зрения эффективности инференса и его стоимости, сделать ее мультимодальной, открыть больше агентных сценариев использования и очень агрессивно ее оценить», — добавил Chandrasekaran.

Цена как ориентир при выборе модели

Хотя Qwen 3.8-Flash-Next может быть привлекательной для предприятий и имеет удачную цену, Chandrasekaran сказал, что компаниям следует оценить, имеет ли смысл самостоятельно размещать модель — поскольку она распространяется как open weight — вместо того чтобы использовать ее через API. Самостоятельный хостинг дает предприятиям прямой контроль над тем, где работают модель и их данные, но также перекладывает на их собственные команды обязанности по управлению инфраструктурой, обновлениями и производительностью модели.

Он добавил, что предприятиям следует также учитывать размещение данных модели — где информация хранится и обрабатывается, что является важным вопросом для компаний, подпадающих под такие правила, как GDPR в ЕС, — принимая во внимание связи китайских ИИ-поставщиков с правительством Китая и связанные с этим риски для безопасности.

«Они хотят убедиться, что используют экономичную модель, но не ценой безопасности, размещения данных и непрерывных инноваций», — сказал он. «Низкая цена сама по себе не должна быть параметром».

Предприятиям следует убедиться, что выбранная модель поддерживает несколько вариантов использования, а также учитывать безопасность, юридические гарантии возмещения убытков и другие аспекты управления.

Другие вызовы

В случае с Alibaba одна из проблем, с которой сталкивается компания, — проникновение на западные рынки. Хотя Alibaba занимает большую долю рынка в других регионах мира, ей все еще необходимо укрепить позиции в США и Западной Европе. Компания также конкурирует с другими китайскими ИИ-поставщиками, такими как Moonshot, Z.AI и DeepSeek. Для западных покупателей раннее представление архитектуры, предназначенной для Qwen 4, дает представление о техническом направлении, в котором Alibaba продвигается на этих рынках.

«Также очень важно, чтобы Alibaba пыталась позиционировать себя больше как вертикально ориентированный игрок, больше как игрок в области приложений и агентных сценариев, а не исключительно как модельная компания», — сказал Chandrasekaran.

Источник: AI Business