Alibaba(BABA), Qwen(Qwen) serisinin yeni üyesi Qwen3.8 modellerini açık kaynak olarak yayınladığı iddia edildi. Açık kaynak listesinde yer aldığı belirtilen Qwen3.8-27B, 27 milyar parametreli, doğrudan çoklu-modal (multimodal) girdi işleyebilen 'dense' yani yoğun mimarili bir model olarak tanıtıldı.
ODaily'nin haberine göre Alibaba, 15'inde (yerel saatle) Qwen3.8 serisini resmi olarak açık kaynak haline getirdi ve geliştiricilerin, araştırma kurumlarının ve şirketlerin modeli ücretsiz indirip dağıtabilmesinin, kullanabilmesinin önünü açtı. Aynı haberde Qwen3.8-27B'nin genel performansının Qwen3.7-Plus'ı geride bıraktığı da aktarıldı.
Dense mimarili modeller, karma uzman (MoE) modellerinin aksine belirli bir uzman ağını seçip devreye almak yerine tüm parametreleri sürekli kullanıyor. Bu yapı, dağıtım sürecini sade tutmak isteyen geliştiriciler için çıkarım (inference) ve operasyon tasarımını görece netleştiren bir avantaj sunuyor.
Ancak model adı ve açık kaynak kapsamı konusunda ek doğrulama gerekiyor. TokenPost daha önce, Alibaba çatısı altındaki Qwen'in 27 milyar parametrelik açık ağırlıklı modelinin Qwen3.6-27B olarak doğrulandığını haber yapmıştı. O dönem resmi açıklama metinlerinde ve Hugging Face model listesinde 27 milyar parametre, doğrudan çoklu-modal dense yapı ve Apache 2.0 lisansı kombinasyonu Qwen3.6-27B'nin teknik özellikleri olarak sunulmuştu.
Alibaba, Qwen serisinde açık kaynak stratejisini öne çıkarmayı sürdürüyor. Şirket geçen yıl Qwen3'ü duyururken 0,6 milyar ile 32 milyar parametre arasındaki dense modelleri ile 30 milyar ve 235 milyar parametreli MoE modellerini küresel geliştiricilerin kullanımına sunduğunu açıklamıştı. O tarihte Qwen3'ün matematik, kodlama, araç çağırma (tool calling) ve çok dilli işleme alanlarında geliştirildiği belirtilmişti.
Bu haber, Alibaba'nın devasa 'hosted' yani barındırılan modellerinin yanı sıra kendi kendine dağıtılabilen model ailesini genişlettiği eğilimiyle örtüşüyor. TokenPost, Qwen3.8 Max önizlemesinin ilk olarak platform üzerinden çağrılabilen bir model şeklinde sunulduğunu daha önce aktarmıştı. Modeli kendi sunucusuna kurup çalıştırmak isteyen şirketlerin, model boyutunu, çıkarım maliyetini, lisans koşullarını ve güvenlik politikalarını birlikte değerlendirmesi gerekiyor.
Yorum 0