qwen

慢雾セキュリティチームは最近、「Qwen 3.8 27B ローカル量子モデル」を偽装した悪意のあるGitHubリポジトリを発見したと発表しました。このリポジトリは、モデルファイルが16GBを超えるべきだと主張していますが、実際にダウンロードされる内容は約487KBで、偽装ファイル、LuaJITインタプリタ、及び難読化されたLuaスクリプトが含まれています。慢雾は、Qwen公式プロジェクトが侵害されていないことを強調しています。慢雾の分析によると、この悪意のあるプログラムが実行されると、ホスト情報を収集し、スクリーンをキャプチャして攻撃者のC2サーバーに送信します。ハードコーディングされたサーバーが無効になると、Polygonチェーン上の契約からバックアップC2アドレスを読み取ります。攻撃者はチェーン上の取引を通じてインフラを切り替えることができます。その後のペイロードは、ブラウザのログイン情報、Cookie、履歴、メール、WinSCP、Steamの認証情報、及び暗号財布に関連するファイルや拡張データを盗むことができます。慢雾はまた、少なくとも23のGitHubリポジトリと29の類似の圧縮パッケージが同じLuaデリバリーチェーンを使用していることを発見しました。

8月27日、B.AIはアリ通義千問の最新オープンソースのQwen3.8-Flashモデルが正式にプラットフォームに登場し、API公式グループが全量無料で呼び出し可能であると発表しました。このマルチモーダルMoEモデルはQwen4アーキテクチャの先行予演であり、125Bの総パラメータと51BのN-gram埋め込みを持ち、各トークンは6Bのパラメータを活性化します。モデルは初めてGDNとQSAの混合注意メカニズムを融合し、原生的に262Kのコンテキストをサポートし、YaRNを通じて1Mまで拡張可能です。開発者は即日からゼロコストで呼び出し可能で、プログラミング支援、エージェントワークフロー、文書分析などのタスクに利用できます。

金十によると、アリババクラウドは、大モデルサービスプラットフォーム「百炼」が、北京時間2026年8月27日12:00:00からQwen3.8-Flashモデルの課金単価を引き下げることを発表しました。Qwen3.8-Flashは千問が最新に発表したマルチモーダル大モデルで、原生的に百万レベルのコンテキストウィンドウをサポートし、一度に超長文書、コードリポジトリ、複雑な対話を処理することができ、プログラミング支援、インテリジェントエージェントの協力、画像とテキストの理解などのシーンで優れたパフォーマンスを発揮します。OpenAIとAnthropicのインターフェースプロトコルに互換性があり、高い同時接続アプリケーションやインテリジェントワークフローの構築に適しています。具体的には：入力価格は調整前1元、調整後0.8元；出力価格は調整前3元、調整後2.7元。

阿里千问が Qwen3.8-Flash モデルを発表しました。これは多モーダル MoE モデルであり、Qwen4 アーキテクチャの初期プレビュー版です。製品版 Qwen3.8-Flash はすぐに Qwen Cloud API を通じてサービスを提供し、価格は 100 万入力トークンあたり 0.16 ドル、100 万出力トークンあたり 0.47 ドルです。モデルは 1250 億パラメータ + 510 億 N-gram 埋め込みパラメータを持っていますが、各トークンは 60 億パラメータのみを活性化し、非常に高いコスト効率を実現しています。

阿里巴巴 Qwen チームは水曜日に Qwen 3.8-Flash-Next を発表します。これは混合専門家（MoE）モデルで、総パラメータは 1250 億ですが、各トークンは 60 億のパラメータのみを活性化します。チームはこれを次世代 Qwen 4 アーキテクチャのプレビュー版として位置付けており、最終的なフラッグシップモデルではありません。このモデルはマルチモーダルとして説明されており、今後発表される Qwen 4 アーキテクチャに基づいて構築されています。チームは、この初期バージョンを早期にリリースすることで、開発者が後続の完全な Qwen シリーズに備えられるようにすることを目的としています。モデルの重みは Hugging Face と ModelScope プラットフォームでホスティングされます。現在のところ、Qwen はこのモデルのベンチマークスコアを発表しておらず、自社の Qwen 3 シリーズや海外の競合製品との比較データも公開していません。1250 億と 60 億のパラメータの具体的な数字は公式に確認されていません。オープンウェイトモデルとして、開発者は無料でダウンロード、微調整、実行が可能で、データをクローズド API に送信する必要がなく、モデルのホスティングコストを削減するのに役立ちます。

Business Insiderによると、トムソン・ロイターは月曜日に初の自社開発AIモデル「Thomson-1」を発表しました。このモデルはSnowdonに基づいており、アリババのオープンソースQwenモデルを「再調整」することで構築されました。オープンソースは誰でもモデルを無料でダウンロードし、調整できることを意味します。Thomson-1は、以前はAnthropicのClaudeが処理していたタスクの一部を引き継ぎますが、Anthropicや他の研究所との協力を完全に置き換えることを目的としているわけではなく、初期段階では会社の専門分野に焦点を当て、文書審査から始まります。この取り組みは、ClaudeやOpenAI Codexなどのモデルによってもたらされる高額なAIコストに対処することを目的としており、より安価な中国のオープンソースAIの使用を反映しています。CTOのJoel Hronは、主な理由はトムソン・ロイター自身の専門能力をより良く発揮し、コストを管理することだと述べています。会社は今年5月にAnthropicとの協力を拡大し、AI法律アシスタント「CoCounsel」に使用していますが、この製品は現在も主にClaudeに依存しています。Hronは「私たちの主な目標は、Thomsonが徐々にCoCounselの能力を駆動するモデルになることです」と述べました。トムソン・ロイターは、英国のインペリアル・カレッジ・ロンドンのチームと共同で数ヶ月かけてQwenを改造し、Snowdonを構築しました。そして、そのモデルが「倫理的および政治的に偏見処理され、安全に使用できる」ことを確保しました。Hronは、自社の知的財産に基づいて独自のモデルを構築できることを指摘し、外部のAI企業に継続的に支払うのではなく、これを賃貸と購入に例えました：賃貸は風雨をしのぐことができますが、長期的な権利を蓄積することはできません。

『読佳』の報道によると、DingTalkは新しいAIオフィスアプリケーションQwenNote（千問聴記）を推進しています。このアプリはAIパーソナルアシスタントとして位置づけられ、ソフトウェアとハードウェアの統合により、リアルタイムの音声転写、要約、翻訳を一体化し、AIエージェントと深く結びつけ、エージェントの能力を音声入力に組み込むことで、単なる記録から自動化実行へと移行します。アプリはリアルタイム転写と中英二言語認識および言語切り替えをサポートし、構造化された会議議事録、アウトライン、タスクを生成し、聴取素材に基づくAI質問応答とショートカットコマンドを内蔵しています。QwenNoteは音声メモ機能を提供しており、QRコードをスキャンして録音デバイスに接続する必要があります。デバイスの背面ボタンを長押しすることでインスピレーションを記録でき、録音が完了すると自動的にアーカイブされ、タイトルと簡単な要約が生成され、時間が記録されます。製品には痕跡保護モードも設けられており、これをオンにすると元の音声が物理的に削除され、転写テキストのみが保持され、機密シーンに適応します。アプリ内では、関連ハードウェアQwenNote A2が登場しており、同じく千問聴記ハードウェアエコシステムに属し、エコシステムにはDingTalk A1、DingTalk A1 Pro、Cleer H1などが含まれており、ユーザーはQRコードをスキャンしてバインドを完了できます。報道によると、DingTalkはソフトウェアとハードウェアの統合を通じてオフライン音声収集の入り口を補完し、現場での音声収録、リアルタイムの二言語転写、AI議事録質問応答とDingTalkの組織協調のクローズドループを形成することを望んでいます。聴取素材はDingTalk AI聴記に同期され、個人のプライベート隔離をサポートします。ソフトウェア側では、大規模モデルを文書、会議、IMなどのシーンに継続的に組み込んでおり、ハードウェア側では千問聴記製品ラインを拡張しています。関連ハードウェアについては、まだ広範囲に正式な発表情報が公開されていません。

B.AIは今週、多くの重要なアップデートを迎えました。福利面では、新規ユーザーがBitget Wallet、Binance Wallet、またはimTokenウォレットを使用してワンクリックでログインすると、100万の無料クレジットを獲得できます。招待コードでログインするとさらに30万が得られ、専用ウォレットログインボーナスと合わせて最大130万になります。招待者は友人の入金やサブスクリプションに対して永久的なリベートを享受できます。入金特典も同時に解放され、BNB Chainチャネル専用で1:1の等価配分が贈呈され、他のさまざまな支払い方法では1:0.5の返還があります。単一ユーザーは最大で$100相当のポイントを獲得できます。モデル面でも新たな突破があり、「自選サービスプロバイダー」のラインナップが今週大幅に拡充され、新たにNebulaチャネルが追加され、歴史的な呼び出し割引が1割から提供されます。同時に、アリババの通義千問フラッグシップモデルQwen3.8-Maxが正式にプラットフォームに登場し、現在、期間限定の無料体験が可能です。現在、自選モードはClaude、GPT、Geminiなどの世界的な主流大モデルシリーズを全面的にカバーしており、入金ボーナスや多段階割引と組み合わせて、世界中の開発者や企業ユーザーに極限の計算力コストパフォーマンスを提供し続けています。

ロイター通信によると、アリババは次世代のQwenオープンソースAIモデルの重度の商業ユーザーに対して、一部の収益を共有するよう求める計画を立てています。この措置は、月之暗面がKimi K3で行った方法に似ています：Kimi K3のライセンス条項では、モデルをサービスとして販売し、年収が2000万ドルを超える場合、月之暗面と商業契約を交渉する必要があり、分配比率は最大30%に達するとされています。アリババの具体的な分配比率はまだ議論中です。報道によると、このような収益分配契約は、中国のAI企業とアメリカのクラウドプラットフォームの間で徐々に形成されつつあります。DigitalOceanなどの多くのアメリカのクラウド企業は、月之暗面と商業契約を締結しています。価格設定に関しては、Kimi K3の入力/出力トークンの価格は、Anthropic Fableモデルの約3分の1です。さらに、前OpenAI CTOのミラ・ムラティが設立したThinking Machines Labもオープンソースの仲間入りを果たし、先月最初のオープンソースモデルを発表しました。この動きは、中国のAI企業が「オープンソース無料+商業料金」のフリーミアムモデルを通じて、オープンソースモデルにおける持続可能な商業化の道を探っていることを示しています。

阿里通義千問の最新世代 2.4 万億パラメータのフラッグシップモデル Qwen3.8-Max が正式に B.AI プラットフォームに登場しました。このモデルは、プログラミング、実際のオフィス作業、長期タスク、マルチモーダルエージェントなどの分野で全面的な向上を実現しており、現在は期間限定の無料体験が開始されています。ローンチを祝うために、B.AI は複数の特典を提供しています：新規ユーザーが Binance Wallet、Bitget Wallet または imToken でログインすると、100 万の無料クレジットを獲得できます；チャージすると高額のリターンが得られ、BNB Chain のチャージは 1:1 でプレゼント、他の方法は 1:0.5、単一ユーザーは最大で 100 ドルの追加を得ることができます；友達を招待して登録すると、友達は 30 万クレジットを得て、ログインボーナスを重ねて最大 130 万に達し、招待者も友達のチャージおよびサブスクリプションのリベートを同時に享受できます。

記者は、阿里真武 M890 超ノードが Qwen3.8 に成功適応し、阿里クラウド百練プラットフォームでモデル推論サービスを提供していることを確認しました。阿里クラウドは、これは国内で初めて成功裏に超 2 万億パラメータの大モデルを運用した超ノードであると述べています。Qwen3.8 は阿里の最新フラッグシップモデルで、パラメータ規模は 2.4 万億に達します。真武 M890 は平頭哥の新世代訓練推論一体型 AI チップで、真武超ノードインスタンスは ICN Switch 1.0 相互接続チップを通じて、64 枚の真武 M890 が 800GB/s の高速相互接続を実現し、ビデオメモリ規模は 9TB に達し、単一インスタンスで大規模 2 万億パラメータ MoE モデルの専門的並列ニーズを支えることができます。

The Informationによると、関係者が明らかにしたところによれば、テンセントはアリババの通義千問Qwenの前核心責任者である林俊旸が設立した新しいAIラボに出資した。林俊旸の初回資金調達では、テンセントは2000万ドルを投資し、初回資金調達の総額は数億ドルに達し、投資後の評価額は約20億ドルとなった。初回資金調達は紅杉中国と高榕創投がリードインベスターを務め、双方がそれぞれ1億ドルを投資した。初回取引を完了した後、林俊旸は次のラウンドの資金調達を模索している。テンセントは今回の取引の前に、中国の複数のローカル大モデル開発者に投資しており、月之暗面、MiniMax、智谱AIなどが含まれている。また、現在DeepSeekの最新の資金調達ラウンドにも参加している。林俊旸は今年の3月初めにアリババを退職した。チーム再編に関してアリババと意見の相違があり、ソーシャルプラットフォームXで辞職を公に発表することを選んだ。

阿里千問は Qwen-Scope をオープンソース化したことを発表しました------これは Qwen3 シリーズおよび Qwen3.5 シリーズモデルのトレーニングから得られた解釈可能性モジュールであり、適用シーンには推論結果の指向制御、データの分類と合成、モデルのトレーニングと最適化、評価サンプルの分布分析と比較などが含まれます。今回オープンソース化された Qwen-Scope の重みは 7 つの大規模モデルに関連しており、Qwen3 および Qwen3.5 シリーズの密なモデルと混合専門家モデルをカバーしており、合計 14 組のスパースオートエンコーダーの重みがあります。

イーサリアムの共同創設者である Vitalik Buterin は、ソーシャルメディアでアリババ傘下の Qwen 35B パラメータモデルの問題解決能力を称賛する投稿をしました。この人工知能モデルは、複雑な数学問題を成功裏に解決し、推論プロセスには約 1.5 万トークンを消費し、ローカルデバイス上でわずか 3 分以内に計算を完了しました。Vitalik Buterin は、この問題が三角関数を利用して剰余演算を連続関数の表現に組み込む技術を示しており、Qwen モデルの数学的推論能力を体現していることを指摘しました。

"AI 取引コンペ"の6つのモデルはすべて損失を出しており、その中でQWEN3 MAXは9730ドルの口座価値で首位に立っています。総損失は269.69ドル、取引勝率は30.2%です。このモデルは単一取引での最大利益8176ドルと最大損失1728ドルの記録を樹立し、合計43回の取引を行い、取引手数料は1654ドルです。第2位のDEEPSEEK CHAT V3.1は口座価値6562ドル、総損失3438ドル、取引勝率24.4%です。このモデルは単一取引での最大利益7378ドル、最大損失1224ドルを記録し、合計41回の取引を行い、取引手数料は690.30ドルです。第3位のGEMINI 2.5 PROは口座価値5906ドル、総損失4094ドル、取引勝率25.6%です。このモデルは238回の取引を行い、取引手数料は1331ドル、単一取引での最大利益496.82ドル、最大損失750.02ドルです。残りの3つのモデルのパフォーマンスは次の通りです：GROK 4は口座価値4614ドル、総損失5386ドル；CLAUDE SONNET 4.5は口座価値4471ドル、総損失5529ドル；GPT 5は口座価値4078ドル、総損失5922ドルです。

据 Alpha Arena 数据显示，首届 nof1 AI 模型交易大赛已结束。其中，Qwen3 Max 排名第一，收益率为 22.3%，胜率为 30.2%，总盈亏为 $2,232，总交易次数为 43次；DeepSeek Chat V3.1 排名第二，收益率为 4.89%，胜率为 24.4%，总盈亏为 $489.08，总交易次数为 41次。其余模型均大幅亏损，Claude Sonnet 4.5 亏损 30.81%、Grok 4 亏损 45.3%、Gemini 2.5 Pro 亏损 56.71%、GPT 5 亏损 62.66%。

ChainCatcher のメッセージ、暗号市場が引き続き大幅に変動する中、現在「AI取引競争」の各モデルのパフォーマンスが全体的に低下しています。6つのAIモデルの中で、DeepSeek と QWEN3 のみが現在浮利益を得ており、他のAIモデルのアカウントはすべて浮損状態です。現在、アカウントの総額順に並べると次のようになります：DeepSeek（15,339.29 USDC、浮利益5,339.29 USDC）Qwen3（12,378.47 USDC、浮利益2,378.47 USDC）Claude（99,329.63 USDC、浮損670.37 USDC）Grok（6,917.10 USDC、浮損3,082.90 USDC）Gemini（3,603.72 USDC、浮損6,396.28 USDC）GPT5（2,820.99 USDC、浮損7,179.01 USDC）

ChainCatcher のメッセージ、去中心化 AI トレーニングプラットフォーム FLock.io は、アリババクラウド傘下の先進的なオープンソース大規模言語モデルシリーズ Qwen と戦略的提携を正式に発表しました。これは、去中心化 AI とブロックチェーン技術が主流の AI エコシステムにおいて深い結びつきを築くことを示しています。今回の提携は、三つの技術的突破口に焦点を当てています：技術融合：アリババクラウドの集中型インフラストラクチャと FLock.io の去中心化技術を組み合わせ、特定の分野および汎用 AI モデルを共同開発し、去中心化 AI モデルの集中型プラットフォームへのシームレスな統合を推進します。データプライバシー保護：分散型台帳技術とフェデラルラーニングの組み合わせを探求し、モデルトレーニングにおけるデータプライバシーと主権の問題を解決し、プライベートデータの安全な利用に向けた革新的なソリューションを提供します。協調的イノベーション：共同研究と技術協力を通じて、より包括的でスケーラブル、かつプライバシー保護能力のある AI エコシステムを構築し、集中型と去中心化 AI の協調的な発展を促進します。Qwen は、世界をリードする大規模言語モデルの一つとして、複数の権威あるベンチマークテストで卓越した性能を示し、自然言語処理やコンテンツ生成などの分野で広く利用されています。今回の提携を通じて、FLock と Qwen は技術のより深い融合を探求し、高性能 AI モデルの利点を維持しつつ、去中心化 AI トレーニングのより広範なシーンでの実用化を推進し、集中型と去中心化エコシステムにおいてよりアクセスしやすく、柔軟で実際の価値を持つものにします。