qwen

느린 안개 보안 팀은 최근 "Qwen 3.8 27B 로컬 양적 모델"을 가장한 악성 GitHub 저장소를 발견했다고 밝혔습니다. 해당 저장소는 모델 파일이 16GB를 초과해야 한다고 주장하지만, 실제 다운로드 내용은 약 487KB에 불과하며, 위장 파일, LuaJIT 해석기 및 혼란스러운 Lua 스크립트가 포함되어 있습니다. 느린 안개는 Qwen 공식 프로젝트가 침해되지 않았다고 강조했습니다.느린 안개 분석에 따르면, 이 악성 프로그램이 실행되면 호스트 정보를 수집하고 화면을 캡처하여 공격자의 C2 서버로 전송합니다. 하드코딩된 서버가 작동하지 않을 경우, Polygon 체인에서 계약을 통해 대체 C2 주소를 읽어올 수 있으며, 공격자는 체인 상 거래를 통해 인프라를 교체할 수 있습니다.후속 페이로드는 브라우저 로그인 정보, 쿠키, 기록, 이메일, WinSCP, Steam 자격 증명, 그리고 암호화 지갑 관련 파일 및 확장 데이터를 탈취할 수 있습니다. 느린 안개는 또한 최소 23개의 GitHub 저장소와 29개의 유사 압축 파일이 동일한 Lua 배포 체인을 사용하고 있음을 발견했습니다.

8월 27일, B.AI는 알리 통의 천문 최신 오픈 소스 Qwen3.8-Flash 모델이 공식 플랫폼에 정식으로 출시되었으며, API 공식 그룹이 전체 무료 호출을 개방한다고 발표했습니다. 이 다중 모달 MoE 모델은 Qwen4 아키텍처의 미래 예측을 위해 설계되었으며, 125B의 총 매개변수와 51B N-gram 임베딩을 가지고 있으며, 각 토큰은 6B 매개변수를 활성화합니다.모델은 처음으로 GDN과 QSA 혼합 주의 메커니즘을 통합하였으며, 원래 262K의 컨텍스트를 지원하고 YaRN을 통해 1M으로 확장할 수 있습니다. 개발자는 즉시 비용 없이 호출할 수 있으며, 프로그래밍 보조, 지능형 작업 흐름, 문서 분석 등의 작업에 사용할 수 있습니다.

금십에 따르면, 알리바바 클라우드의 공지에 따르면, 대모델 서비스 플랫폼 백련은 베이징 시간 2026년 8월 27일 12:00:00부터 Qwen3.8-Flash 모델 모드의 청구 단가를 조정할 예정이다. Qwen3.8-Flash는 천문이 최신 출시한 다중 모달 대모델로, 원주율 백만 수준의 컨텍스트 윈도우를 원주율 지원하며, 한 번에 초장 문서, 코드 저장소 및 복잡한 대화를 처리할 수 있다. 프로그래밍 보조, 지능형 에이전트 협업, 이미지 및 텍스트 이해 등 다양한 상황에서 뛰어난 성능을 보이며, OpenAI 및 Anthropic 인터페이스 프로토콜과 호환되어 고동시 애플리케이션 및 지능형 워크플로우 구축에 적합하다.구체적으로는: 입력 가격 조정 전 1위안, 조정 후 0.8위안; 출력 가격 조정 전 3위안, 조정 후 2.7위안.

알리 천문이 Qwen3.8-Flash 모델을 발표했습니다. 소개에 따르면, 이는 다중 모달 MoE 모델이며 Qwen4 아키텍처의 초기 미리보기 버전입니다.생산 버전 Qwen3.8-Flash는 곧 Qwen Cloud API를 통해 서비스될 예정이며, 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.16달러, 출력 토큰 100만 개당 0.47달러입니다. 모델은 1250억 개의 매개변수와 510억 개의 N-gram 임베딩 매개변수를 가지고 있지만, 각 토큰은 단 60억 개의 매개변수만 활성화하여 매우 높은 비용 효율성을 실현했습니다.

알리바바 Qwen 팀은 수요일에 Qwen 3.8-Flash-Next를 발표할 예정입니다. 이는 혼합 전문가(MoE) 모델로, 총 매개변수는 1250억에 달하지만 각 토큰은 60억 매개변수만 활성화됩니다. 팀은 이를 차세대 Qwen 4 아키텍처의 미리보기 버전으로定位하고 있으며, 최종 플래그십 모델이 아닙니다.이 모델은 다중 모달로 설명되며, 곧 출시될 Qwen 4 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 팀은 이 초기 버전을 조기에 출시한 이유는 개발자들이 후속 완전한 Qwen 시리즈를 준비할 수 있도록 하기 위함이라고 밝혔습니다. 모델 가중치는 Hugging Face와 ModelScope 플랫폼에 호스팅될 예정입니다.현재까지 Qwen은 이 모델의 벤치마크 성적을 발표하지 않았으며, 자사 Qwen 3 시리즈나 해외 경쟁 제품과의 비교 데이터도 공개하지 않았습니다. 1250억과 60억 매개변수의 구체적인 숫자는 공식적으로 확인되지 않았습니다. 오픈 가중치 모델로서, 개발자는 무료로 다운로드하고 미세 조정하며 실행할 수 있으며, 데이터를 폐쇄 API로 전송할 필요가 없어 모델 호스팅 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 인사이더에 따르면, 톰슨 로이터는 월요일에 첫 번째 자체 개발 AI 모델인 Thomson-1을 출시했습니다. 이 모델은 Snowdon을 기반으로 하며, 알리바바의 오픈 소스 Qwen 모델을 "재조정"하여 구축되었습니다. 오픈 소스는 누구나 모델을 무료로 다운로드하고 조정할 수 있음을 의미합니다. Thomson-1은 이전에 Anthropic의 Claude가 처리했던 일부 작업을 인수하지만, Anthropic 및 다른 연구소와의 협력을 완전히 대체할 의도는 없으며, 초기에는 회사의 전문 분야에 집중하여 문서 검토부터 시작합니다.이 조치는 Claude 및 OpenAI Codex와 같은 모델이 초래한 높은 AI 비용에 대응하기 위한 것이며, 더 저렴한 중국 오픈 소스 AI의 사용을 반영합니다. CTO Joel Hron은 주요 이유가 톰슨 로이터의 전문 능력을 더 잘 발휘하고 비용을 통제하기 위함이라고 밝혔습니다. 회사는 올해 5월에 AI 법률 보조인 CoCounsel을 위해 Anthropic과의 협력을 확대했으며, 이 제품은 현재 여전히 주로 Claude에 의존하고 있습니다. Hron은 "우리의 주요 목표는 Thomson이 CoCounsel의 점점 더 많은 기능을 구동하는 모델로 점진적으로 발전하는 것입니다."라고 말했습니다.톰슨 로이터는 영국 제국 대학교와 공동 팀을 구성하여 Qwen을 개조하여 Snowdon을 구축하는 데 몇 개월을 소요했으며, 이를 통해 "윤리적이고 정치적으로 편견 처리가 이루어지고 안전하게 사용할 수 있도록" 보장했습니다. Hron은 자체 모델을 보유함으로써 지속적으로 외부 AI 회사에 비용을 지불하는 대신 자체 지식 재산권을 기반으로 구축할 수 있다고 언급하며, 이를 임대와 구매에 비유했습니다: 임대는 비를 피할 수 있지만 장기적인 권리를 축적할 수는 없습니다.

《독가》에 따르면, 딩딩은 새로운 AI 사무 애플리케이션 QwenNote(천문청기)를 추진하고 있습니다. 이 애플리케이션은 AI 개인 비서로 자리 잡고 있으며, 소프트웨어와 하드웨어의 결합을 통해 실시간 음성 전사, 요약 및 번역을 통합하고, AI 에이전트와 깊이 결합하여 에이전트 기능을 음성 입력에 내장하여 단순 기록에서 자동화 실행으로 전환을 촉진합니다. 애플리케이션은 실시간 전사와 중영 이중 언어 인식 및 언어 전환을 지원하며, 구조화된 회의록, 개요 및 할 일을 생성할 수 있고, 청취 기록 자료를 기반으로 한 AI 질문 답변 및 빠른 명령이 내장되어 있습니다.QwenNote는 음성 메모 기능을 제공하며, QR 코드를 스캔하여 녹음 장치에 연결해야 하고, 장치 뒷면 버튼을 길게 눌러 영감을 기록할 수 있습니다. 녹음이 완료되면 자동으로 아카이브되고, 제목과 간략한 요약이 생성되며, 시간이 표시됩니다. 제품은 또한 흔적 없는 보호 모드를 설정할 수 있으며, 이 모드를 활성화하면 원본 오디오가 물리적으로 삭제되고, 전사된 텍스트만 보존되어 기밀 상황에 적합합니다. 애플리케이션 내에서는 QwenNote A2라는 지원 하드웨어가 등장했으며, 이는 천문청기 하드웨어 생태계에 속하고, 생태계에는 DingTalk A1, DingTalk A1 Pro, Cleer H1 등이 포함되어 있어 사용자는 QR 코드를 스캔하여 바인딩을 완료할 수 있습니다.보도에 따르면, 딩딩은 소프트웨어와 하드웨어의 통합을 통해 오프라인 음성 수집의 진입점을 보완하고, 현장 녹음, 실시간 이중 언어 전사, AI 회의록 질문 답변 및 딩딩 조직 협업의 폐쇄 루프를 형성하고자 합니다. 청취 기록 자료는 딩딩 AI 청취 기록에 동기화될 수 있으며 개인 사유 격리를 지원합니다. 소프트웨어 측에서는 계속해서 대형 모델을 문서, 회의 및 IM 등 다양한 장면에 내장하고, 하드웨어 측에서는 천문청기 제품 라인을 확장할 예정입니다. 관련 하드웨어에 대한 공식 발표 정보는 아직 대규모로 공개되지 않았습니다.

B.AI는 이번 주에 여러 가지 중대한 업데이트를 맞이했습니다. 복지 측면에서, 신규 사용자는 Bitget Wallet, Binance Wallet 또는 imToken 지갑을 통해 원클릭 로그인 시 100만 무료 크레딧을 받습니다; 초대 코드를 통해 로그인하면 추가로 30만을 얻을 수 있으며, 전용 지갑 로그인 보너스를 합치면 최대 130만까지 누적 가능합니다. 초대자는 친구의 충전 및 구독에 대한 영구 리베이트를 동시에 누릴 수 있습니다. 충전 혜택도 동시에 제공되며, BNB Chain 채널 전용 1:1 동등한 할당량이 제공되고, 다른 여러 결제 방법은 1:0.5 리베이트를 누릴 수 있으며, 단일 사용자는 최대 $100 상당의 포인트를 받을 수 있습니다.모델 측면에서도 새로운 돌파구를 맞이했습니다. '자유 선택 서비스 제공자' 라인업이 이번 주에 대폭 확장되었으며, Nebula 채널이 추가되어 역사적인 호출 할인율인 1할로 제공됩니다; 동시에, 알리 통의 Qwen3.8-Max 플래그십 모델이 공식적으로 플랫폼에 등장하였으며, 현재 한정 무료 체험이 가능합니다. 현재 자유 선택 모드는 Claude, GPT, Gemini 등 세계 주요 대형 모델 시리즈를 전면적으로 커버하고 있으며, 충전 보너스와 다양한 할인 혜택을 더해 전 세계 개발자와 기업 사용자에게 극한의 컴퓨팅 성능 가성비를 지속적으로 제공합니다.

로이터 통신에 따르면, 알리바바는 차세대 Qwen 오픈 소스 AI 모델의 중대한 상업 사용자에게 일부 수익을 공유하도록 요구할 계획입니다. 이 조치는 Kimi K3에서 월의 어두운 면의 방식과 유사합니다: Kimi K3 라이선스 조건에 따르면, 모델을 서비스로 판매하고 연 수익이 2000만 달러를 초과할 경우 월의 어두운 면과 상업 계약을 협상해야 하며, 분배 비율은 최대 30%에 이를 수 있다고 합니다. 알리바바의 구체적인 분배 비율은 아직 논의 중입니다.보도에 따르면, 이러한 수익 분배 계약은 중국 AI 회사와 미국 클라우드 플랫폼 간에 점차 형성되고 있습니다. DigitalOcean을 포함한 여러 미국 클라우드 업체는 월의 어두운 면과 상업 계약을 체결했습니다. 가격 측면에서 Kimi K3의 입력/출력 토큰 가격은 Anthropic Fable 모델의 약 3분의 1입니다. 또한, 전 OpenAI CTO인 미라 무라티가 설립한 Thinking Machines Lab도 오픈 소스 진영에 합류하여 지난달 첫 번째 오픈 소스 모델을 발표했습니다. 이 조치는 중국 AI 회사들이 "오픈 소스 무료 + 상업적 요금"의 프리미엄 모델을 통해 오픈 소스 모델에서 지속 가능한 상업화 경로를 탐색하고 있음을 나타냅니다.

알리 통의 천문 최신 세대 2.4 조 매개변수 플래그십 모델 Qwen3.8-Max가 B.AI 플랫폼에 정식 출시되었습니다. 이 모델은 프로그래밍, 실제 사무, 장기 작업 및 다중 모드 인공지능 에이전트 등 여러 분야에서 전면적인 향상을 이루었으며, 현재 한정 무료 체험이 시작되었습니다.출시를 기념하여, B.AI는 다양한 혜택을 제공합니다: 신규 사용자가 Binance Wallet, Bitget Wallet 또는 imToken으로 로그인하면 즉시 100만 무료 크레딧을 받습니다; 충전 시 높은 보너스를 제공하며, BNB 체인 충전 1:1 보너스, 다른 방법은 1:0.5로, 단일 사용자에게 최대 추가 100달러를 받을 수 있습니다; 친구를 초대하여 등록하면 친구가 30만 크레딧을 얻고, 로그인 보너스를 합산하여 최대 130만 크레딧을 받을 수 있으며, 초대자는 친구의 충전 및 구독 리베이트를 동시에 누릴 수 있습니다.

기자가 알게 된 바에 따르면, 알리 진무 M890 초노드는 Qwen3.8에 성공적으로 적응하였으며, 알리 클라우드 백련 플랫폼에 모델 추론 서비스를 제공하기 위해上线되었습니다.알리 클라우드는 이것이 국내에서 성공적으로 2만억 개 이상의 매개변수를 가진 대모델을 운영한 첫 번째 초노드라고 밝혔습니다.Qwen3.8은 알리의 최신 플래그십 모델로, 매개변수 규모는 2.4만억에 달합니다. 진무 M890은 평두거의 신세대 훈련-추론 통합 AI 칩이며, 진무 초노드 인스턴스는 ICN 스위치 1.0 상호 연결 칩을 통해 64개의 진무 M890이 800GB/s의 고속 상호 연결을 실현하였고, 비디오 메모리 규모는 9TB에 달하며, 단일 인스턴스만으로도 대규모 2만억 매개변수 MoE 모델의 전문가 병렬 요구를 지원할 수 있습니다.

The Information에 따르면, 내부 소식통이 전한 바에 따르면, 텐센트는 알리바바 통의 천문 Qwen 대모델의 전 핵심 책임자인 린준양이 설립한 새로운 AI 연구소에 투자했다. 린준양의 첫 번째 자금 조달 라운드에서 텐센트는 2,000만 달러를 투자했으며, 첫 번째 자금 조달 총액은 수억 달러에 달하고, 투자 후 가치는 약 20억 달러에 이른다. 첫 번째 자금 조달은 홍산 중국과 가롱 창투가 주도했으며, 양측은 각각 1억 달러를 투자했다. 첫 번째 거래가 완료된 후, 린준양은 이미 다음 라운드 자금 조달을 모색하고 있다.텐센트는 이번 거래 이전에 여러 중국 현지 대모델 개발업체에 투자했으며, 여기에는 월의 어두운 면, MiniMax 및 지표 AI가 포함된다. 현재 DeepSeek의 최신 자금 조달 라운드에도 참여하고 있다. 린준양은 올해 3월 초 알리바바를 퇴사했다. 팀 재편성에 대해 알리바바와 의견 차이를 보인 그는 소셜 플랫폼 X에서 공개적으로 퇴사 발표를 했다.

알리천문이 Qwen-Scope를 오픈 소스한다고 발표했습니다------Qwen3 시리즈와 Qwen3.5 시리즈 모델 훈련을 기반으로 한 해석 가능성 모듈로, 적용 분야에는 추론 결과 방향 제어, 데이터 분류 및 합성, 모델 훈련 및 최적화, 평가 샘플 분포 분석 및 비교 등이 포함됩니다.이번 Qwen-Scope 오픈 소스의 가중치는 7개의 대형 모델과 관련이 있으며, Qwen3 및 Qwen3.5 시리즈의 밀집 모델과 혼합 전문가 모델을 포함하여 총 14개의 희소 자기 인코더 가중치가 있습니다.

이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린은 소셜 미디어에 알리바바 산하 Qwen 35B 파라미터 모델의 문제 해결 능력을 칭찬하는 글을 올렸다. 이 인공지능 모델은 복잡한 수학 문제를 성공적으로 해결했으며, 추론 과정에서 약 1.5만 토큰을 소모하고, 로컬 장치에서 단 3분 만에 계산을 완료했다.비탈릭 부테린은 이 문제가 삼각 함수를 이용해 모듈로 연산을 연속 함수 표현에 삽입하는 기술을 보여주며, Qwen 모델의 수학적 추론 능력을 나타낸다고 지적했다.

"AI 거래 대회" 여섯 개 모델 모두 손실을 기록했으며, 그 중 QWEN3 MAX가 9730 달러의 계좌 가치를 유지하며 1위를 차지했습니다. 총 손실은 269.69 달러이며, 거래 승률은 30.2%입니다. 이 모델은 단일 최대 수익 8176 달러와 단일 최대 손실 1728 달러의 기록을 세웠고, 총 43건의 거래를 진행했으며, 거래 비용은 1654 달러입니다.2위는 DEEPSEEK CHAT V3.1로, 계좌 가치는 6562 달러, 총 손실은 3438 달러, 거래 승률은 24.4%입니다. 이 모델은 단일 최대 수익 7378 달러, 단일 최대 손실 1224 달러를 기록했으며, 총 41건의 거래를 진행했고, 거래 비용은 690.30 달러입니다.GEMINI 2.5 PRO는 3위로, 계좌 가치는 5906 달러, 총 손실은 4094 달러, 거래 승률은 25.6%입니다. 이 모델은 총 238건의 거래를 진행했으며, 거래 비용은 1331 달러, 단일 최대 수익은 496.82 달러, 단일 최대 손실은 750.02 달러입니다.나머지 세 개 모델의 성과는 다음과 같습니다: GROK 4 계좌 가치는 4614 달러, 총 손실은 5386 달러; CLAUDE SONNET 4.5 계좌 가치는 4471 달러, 총 손실은 5529 달러; GPT 5 계좌 가치는 4078 달러, 총 손실은 5922 달러.

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 메시지, 암호화폐 시장이 지속적으로 큰 변동성을 보이는 가운데, 현재 "AI 거래 경연"의 주요 모델들이 집단적으로 하락세를 보이고 있습니다. 여섯 개의 AI 모델 중 DeepSeek와 QWEN3만 현재 수익 상태이며, 나머지 AI 모델 계좌는 모두 손실 상태입니다. 현재 계좌 총액 기준으로 정렬하면 다음과 같습니다:DeepSeek(15,339.29 USDC, 수익 5,339.29 USDC)Qwen3(12,378.47 USDC, 수익 2,378.47 USDC)Claude(99,329.63 USDC, 손실 670.37 USDC)Grok(6,917.10 USDC, 손실 3,082.90 USDC)Gemini(3,603.72 USDC, 손실 6,396.28 USDC)GPT5(2,820.99 USDC, 손실 7,179.01 USDC)

ChainCatcher 메시지, 분산형 AI 훈련 플랫폼 FLock.io가 알리바바 클라우드 산하의 선도적인 오픈 소스 대형 언어 모델 시리즈 Qwen과 전략적 협력을 공식 발표했습니다. 이는 분산형 AI와 블록체인 기술이 주류 AI 생태계에서 깊은 연결을 구축하는 것을 의미합니다.이번 협력은 세 가지 기술 혁신 방향에 초점을 맞추고 있습니다:기술 융합: 알리바바 클라우드의 중앙 집중식 인프라와 FLock.io의 분산형 기술을 결합하여, 분야 특정 및 일반 AI 모델을 공동 개발하고, 분산형 AI 모델이 중앙 집중식 플랫폼에서 원활하게 통합될 수 있도록 추진합니다.데이터 프라이버시 보호: 분산 원장 기술과 연합 학습의 결합을 탐색하여, 모델 훈련 중의 데이터 프라이버시 및 주권 문제를 해결하고, 개인 데이터의 안전한 응용을 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.협동 혁신: 공동 연구 및 기술 협력을 통해, 보다 포용적이고 확장 가능하며 프라이버시 보호 능력을 갖춘 AI 생태계를 구축하여, 중앙 집중형과 분산형 AI의 협동 발전을 촉진합니다.Qwen은 세계적으로 선도하는 대형 언어 모델 중 하나로, 여러 권위 있는 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 보여주었으며, 자연어 처리, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 널리 활용되고 있습니다. 이번 협력을 통해 FLock과 Qwen은 기술의 더 깊은 융합을 탐색하고, 고성능 AI 모델의 장점을 유지하면서, 분산형 AI 훈련이 보다 넓은 장면에서 실제 응용될 수 있도록 추진하여, 중앙 집중형 및 분산형 생태계에서 더욱 접근 가능하고 유연하며 실제 가치를 갖춘 모델이 되도록 할 것입니다.