Дом
Alibaba представила компактные модели графических процессоров Qwen3.5 для потребительского рынка
Компания Tongyi Lab официально представила новейшие компактные модели из серии Qwen3.5, представляющие новое поколение крупных языковых моделей. В релиз вошли четыре версии с количеством параметров 0,8 млрд, 2 млрд, 4 млрд и 9 млрд. Эти модели призваны снизить барьеры для внедрения ИИ за счет исключительной оптимизации производительности, что позволяет экономично и эффективно развертывать их повсеместно — от периферийных устройств до специализированных приложений.

Вся серия построена на единой основе Qwen3.5. В отличие от более крупных моделей, в которых приоритет отдается огромному количеству параметров, эти компактные версии отличаются «легкостью» и «высокой адаптивностью». Модели 0,8B и 2B адаптированы для периферийных устройств, обеспечивая чрезвычайную эффективность и время отклика на уровне миллисекунд на таких платформах, как смартфоны и встроенное оборудование. Версия 4B выделяется своими мультимодальными способностями, что делает ее отличным выбором для разработки легких ИИ-агентов. Несмотря на скромный размер, модель 9B обеспечивает производительность, сопоставимую с гораздо более крупными аналогами, и способна обрабатывать сложные логические выводы.

В целях дальнейшей поддержки сообщества разработчиков Tongyi Lab выпустила эту серию под лицензией Apache 2.0, сделав ее открытой и бесплатной для коммерческого использования. Это позволяет разработчикам свободно проводить LoRA или полную тонкую настройку моделей, с возможностью начинать адаптацию под конкретные задачи с использованием обычных графических процессоров потребительского уровня. Такой подход значительно сокращает время и затраты для индивидуальных разработчиков и малых и средних предприятий на создание прототипов идей и разработку специализированных приложений.

Связанная статья
Meta хочет, чтобы ваше следующее устройство было оснащено Muse
Искусственный интеллект Meta Muse, который занимается бронированием путешествий, заполнением форм и покупками, получил широкое распространение, однако новая инициатива может особенно заинтересовать разработчиков и энтузиастов аппаратного обеспечения.
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)
Wait, so Qwen3.5 is coming with tiny models that fit on consumer GPUs? That's actually huge for people like me who don't have a server farm in their basement. 0.8B to 9B parameters – I'm curious how much performance they sacrifice for size. Is it going to run smoothly on a 3060? 🤔 Also, Tongyi Lab is really pushing the trend of small but capable models, kinda like the iPhone of LLMs – compact but powerful. Let's see if they can beat the open-source competition.
Компания Tongyi Lab официально представила новейшие компактные модели из серии Qwen3.5, представляющие новое поколение крупных языковых моделей. В релиз вошли четыре версии с количеством параметров 0,8 млрд, 2 млрд, 4 млрд и 9 млрд. Эти модели призваны снизить барьеры для внедрения ИИ за счет исключительной оптимизации производительности, что позволяет экономично и эффективно развертывать их повсеместно — от периферийных устройств до специализированных приложений.

Вся серия построена на единой основе Qwen3.5. В отличие от более крупных моделей, в которых приоритет отдается огромному количеству параметров, эти компактные версии отличаются «легкостью» и «высокой адаптивностью». Модели 0,8B и 2B адаптированы для периферийных устройств, обеспечивая чрезвычайную эффективность и время отклика на уровне миллисекунд на таких платформах, как смартфоны и встроенное оборудование. Версия 4B выделяется своими мультимодальными способностями, что делает ее отличным выбором для разработки легких ИИ-агентов. Несмотря на скромный размер, модель 9B обеспечивает производительность, сопоставимую с гораздо более крупными аналогами, и способна обрабатывать сложные логические выводы.

В целях дальнейшей поддержки сообщества разработчиков Tongyi Lab выпустила эту серию под лицензией Apache 2.0, сделав ее открытой и бесплатной для коммерческого использования. Это позволяет разработчикам свободно проводить LoRA или полную тонкую настройку моделей, с возможностью начинать адаптацию под конкретные задачи с использованием обычных графических процессоров потребительского уровня. Такой подход значительно сокращает время и затраты для индивидуальных разработчиков и малых и средних предприятий на создание прототипов идей и разработку специализированных приложений.

Meta хочет, чтобы ваше следующее устройство было оснащено Muse
Искусственный интеллект Meta Muse, который занимается бронированием путешествий, заполнением форм и покупками, получил широкое распространение, однако новая инициатива может особенно заинтересовать разработчиков и энтузиастов аппаратного обеспечения.
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Wait, so Qwen3.5 is coming with tiny models that fit on consumer GPUs? That's actually huge for people like me who don't have a server farm in their basement. 0.8B to 9B parameters – I'm curious how much performance they sacrifice for size. Is it going to run smoothly on a 3060? 🤔 Also, Tongyi Lab is really pushing the trend of small but capable models, kinda like the iPhone of LLMs – compact but powerful. Let's see if they can beat the open-source competition.











