qwen

Nền tảng mô hình AI B.AI thông báo, kể từ 17:00 (SGT) ngày 3 tháng 9 năm 2026, DeepSeek V4 Flash và DeepSeek V4 Flash Vision Exp sẽ kết thúc trải nghiệm miễn phí, chính thức bắt đầu tính phí 50%, hai mô hình trước đó vẫn có thể sử dụng miễn phí.B.AI sẽ đồng bộ hóa giá đỉnh và đáy chính thức của DeepSeek và thực hiện giảm giá thêm: trong giờ cao điểm (ngày làm việc từ 09:00--12:00, 14:00--18:00 SGT) sẽ tính phí 50% theo giá gốc chính thức, trong giờ thấp điểm (các khoảng thời gian còn lại trong ngày làm việc và cả ngày cuối tuần) sẽ được giảm thêm 50%, tức là 25% giá gốc chính thức. GLM 5.3 Flash sẽ tiếp tục mở miễn phí, mô hình này có tổng số tham số 320B, tham số kích hoạt 18B, hỗ trợ 1M ngữ cảnh. Qwen3.8 Flash, Hy3, MiMo V2.5 cũng sẽ tiếp tục mở miễn phí.

Tin tức từ ChainCatcher, đội ngũ bảo mật SlowMist gần đây đã tiết lộ phát hiện một kho GitHub độc hại giả mạo "Qwen 3.8 27B mô hình định lượng cục bộ". Kho này tuyên bố rằng tệp mô hình phải vượt quá 16GB, trong khi nội dung tải về thực tế chỉ khoảng 487KB, chứa các tệp ngụy trang, trình thông dịch LuaJIT và các kịch bản Lua đã bị làm rối. SlowMist nhấn mạnh rằng dự án chính thức của Qwen không bị xâm nhập.Phân tích của SlowMist chỉ ra rằng, sau khi chương trình độc hại này chạy, nó sẽ thu thập thông tin máy chủ, chụp màn hình và gửi đến máy chủ C2 của kẻ tấn công; khi máy chủ mã hóa không còn hoạt động, nó sẽ đọc địa chỉ C2 dự phòng từ hợp đồng trên chuỗi Polygon, kẻ tấn công có thể xoay vòng cơ sở hạ tầng thông qua giao dịch trên chuỗi.Tải trọng tiếp theo có thể đánh cắp thông tin đăng nhập trình duyệt, Cookie, lịch sử, email, chứng chỉ WinSCP, Steam, cũng như các tệp và dữ liệu mở rộng liên quan đến ví tiền điện tử. SlowMist cũng phát hiện ra rằng, ít nhất 23 kho GitHub và 29 gói nén tương tự đã sử dụng cùng một chuỗi phát Lua.

Tin tức từ ChainCatcher, ngày 27 tháng 8, B.AI thông báo mô hình Qwen3.8-Flash mã nguồn mở mới nhất của Alibaba chính thức ra mắt trên nền tảng, API chính thức mở hoàn toàn miễn phí để gọi. Mô hình MoE đa phương thức này là một sự trình diễn tiên phong cho kiến trúc Qwen4, với tổng số tham số là 125B và 51B N-gram Embedding, mỗi token kích hoạt 6B tham số.Mô hình lần đầu tiên kết hợp cơ chế chú ý hỗn hợp GDN và QSA, hỗ trợ nguyên bản 262K ngữ cảnh và có thể mở rộng lên 1M thông qua YaRN. Các nhà phát triển từ hôm nay có thể gọi mà không tốn chi phí, phục vụ cho các nhiệm vụ như hỗ trợ lập trình, quy trình làm việc của tác nhân, phân tích tài liệu, v.v.

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo báo cáo của Jinshi, Alibaba Cloud thông báo rằng nền tảng dịch vụ mô hình lớn Báilian sẽ điều chỉnh giá tính phí cho mô hình Qwen3.8-Flash bắt đầu từ 12:00:00 giờ Bắc Kinh vào ngày 27 tháng 8 năm 2026. Qwen3.8-Flash là mô hình đa phương thức lớn nhất mà Qianwen vừa mới ra mắt, hỗ trợ ngữ cảnh lên đến hàng triệu từ, có thể xử lý tài liệu siêu dài, kho mã và cuộc hội thoại phức tạp trong một lần, thể hiện xuất sắc trong các tình huống hỗ trợ lập trình, hợp tác thông minh và hiểu biết hình ảnh và văn bản, tương thích với giao thức API của OpenAI và Anthropic, phù hợp để xây dựng ứng dụng có độ đồng thời cao và quy trình làm việc thông minh.Cụ thể như sau: giá đầu vào trước khi điều chỉnh là 1 nhân dân tệ, sau điều chỉnh là 0.8 nhân dân tệ; giá đầu ra trước khi điều chỉnh là 3 nhân dân tệ, sau điều chỉnh là 2.7 nhân dân tệ.

Tin tức từ ChainCatcher, Alibaba Qianwen phát hành mô hình Qwen3.8-Flash, theo giới thiệu, đây là một mô hình MoE đa phương thức, cũng là phiên bản xem trước sớm của kiến trúc Qwen4.Phiên bản sản xuất Qwen3.8-Flash sẽ sớm được cung cấp dịch vụ qua Qwen Cloud API, giá chỉ 0.16 đô la cho mỗi triệu Token đầu vào, 0.47 đô la cho mỗi triệu Token đầu ra. Mô hình có 1250 tỷ tham số + 51 tỷ tham số nhúng N-gram, nhưng mỗi Token chỉ kích hoạt 6 tỷ tham số, đạt được hiệu quả chi phí rất cao.

Tin tức từ ChainCatcher, đội ngũ Qwen của Alibaba sẽ phát hành Qwen 3.8-Flash-Next vào thứ Tư, đây là một mô hình chuyên gia hỗn hợp (MoE) với tổng số tham số lên tới 125 tỷ, nhưng mỗi token chỉ kích hoạt 6 tỷ tham số. Đội ngũ đã định vị nó như một phiên bản xem trước của kiến trúc Qwen 4 thế hệ tiếp theo, chứ không phải là mô hình flagship cuối cùng.Mô hình này được mô tả là đa phương thức và được xây dựng dựa trên kiến trúc Qwen 4 sắp ra mắt. Đội ngũ cho biết, việc phát hành sớm phiên bản này nhằm giúp các nhà phát triển chuẩn bị cho loạt sản phẩm Qwen hoàn chỉnh sau này. Trọng số mô hình sẽ được lưu trữ trên nền tảng Hugging Face và ModelScope.Đến thời điểm hiện tại, Qwen vẫn chưa công bố điểm số benchmark của mô hình này, cũng như chưa phát hành dữ liệu so sánh với dòng Qwen 3 của chính mình hoặc các đối thủ quốc tế, con số 125 tỷ và 6 tỷ tham số vẫn chưa được xác nhận chính thức. Là một mô hình với trọng số mở, các nhà phát triển có thể tải xuống miễn phí, tinh chỉnh và chạy mà không cần gửi dữ liệu đến API đóng, giúp giảm chi phí lưu trữ mô hình.

Tin tức từ ChainCatcher, theo báo cáo của Business Insider, Thomson Reuters đã ra mắt mô hình AI tự phát triển đầu tiên của mình, Thomson-1, vào thứ Hai. Mô hình này dựa trên Snowdon, được xây dựng thông qua việc "tái căn chỉnh" mô hình Qwen mã nguồn mở của Alibaba. Mã nguồn mở có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể tải xuống miễn phí và điều chỉnh mô hình. Thomson-1 sẽ tiếp quản một số nhiệm vụ trước đây do Claude của Anthropic xử lý, nhưng không nhằm mục đích hoàn toàn thay thế sự hợp tác với Anthropic và các phòng thí nghiệm khác, mà sẽ tập trung vào lĩnh vực chuyên môn của công ty, bắt đầu từ việc xem xét tài liệu.Hành động này nhằm đối phó với chi phí AI cao do các mô hình như Claude và OpenAI Codex mang lại, và thể hiện việc sử dụng AI mã nguồn mở của Trung Quốc với chi phí thấp hơn. CTO Joel Hron cho biết, lý do chính là để phát huy tốt hơn khả năng chuyên môn của Thomson Reuters và kiểm soát chi phí. Công ty đã mở rộng hợp tác với Anthropic vào tháng 5 năm nay để phát triển trợ lý pháp lý AI CoCounsel, sản phẩm này hiện vẫn chủ yếu phụ thuộc vào Claude. Hron nói: "Mục tiêu chính của chúng tôi là để Thomson dần trở thành mô hình thúc đẩy ngày càng nhiều khả năng của CoCounsel."Thomson Reuters đã hợp tác với một nhóm từ Imperial College London trong nhiều tháng để cải tiến Qwen nhằm xây dựng Snowdon, và đảm bảo rằng nó "đã được xử lý để loại bỏ thiên kiến về mặt đạo đức và chính trị và có thể sử dụng an toàn." Hron chỉ ra rằng, việc sở hữu mô hình riêng có thể xây dựng dựa trên quyền sở hữu trí tuệ của chính mình, thay vì liên tục trả tiền cho các công ty AI bên ngoài, ông so sánh điều này với việc thuê nhà và mua nhà: thuê nhà có thể che mưa che nắng, nhưng không thể tích lũy quyền lợi lâu dài.

Tin tức từ ChainCatcher, theo báo cáo của 《Đọc Giả》, DingTalk đang thúc đẩy ứng dụng văn phòng AI hoàn toàn mới QwenNote (Thiên Vấn Thính Ký). Ứng dụng này được định vị là trợ lý AI di động, kết hợp phần mềm và phần cứng để tích hợp chuyển đổi giọng nói thời gian thực, tóm tắt và dịch thuật, đồng thời kết hợp sâu với AI Agent, nhúng khả năng của Agent vào đầu vào giọng nói, thúc đẩy việc chuyển từ ghi chép đơn thuần sang thực hiện tự động. Ứng dụng hỗ trợ chuyển đổi thời gian thực và nhận diện song ngữ Trung-Anh cũng như chuyển đổi ngôn ngữ, có thể tạo ra biên bản cuộc họp có cấu trúc, dàn ý và danh sách việc cần làm, đồng thời tích hợp AI hỏi đáp và lệnh nhanh dựa trên tài liệu ghi âm.QwenNote cung cấp chức năng ghi nhớ bằng giọng nói, cần quét mã để kết nối thiết bị ghi âm, nhấn giữ nút ở mặt sau thiết bị để ghi lại cảm hứng, sau khi ghi âm hoàn tất sẽ tự động lưu trữ, tạo tiêu đề và tóm tắt ngắn gọn và đánh dấu thời gian. Sản phẩm còn có chế độ bảo vệ không dấu vết, khi bật lên, âm thanh gốc sẽ bị xóa vật lý, chỉ giữ lại văn bản đã chuyển đổi, để phù hợp với các tình huống liên quan đến bí mật. Trong ứng dụng đã ra mắt phần cứng đi kèm QwenNote A2, cũng thuộc hệ sinh thái phần cứng Thiên Vấn Thính Ký, trong hệ sinh thái còn bao gồm DingTalk A1, DingTalk A1 Pro, Cleer H1, người dùng có thể quét mã để hoàn tất việc liên kết.Báo cáo cho biết, DingTalk hy vọng thông qua việc kết hợp phần mềm và phần cứng để bổ sung lối vào thu âm giọng nói ngoại tuyến, hình thành vòng khép kín của việc thu âm tại chỗ, chuyển đổi song ngữ thời gian thực, hỏi đáp biên bản AI và phối hợp tổ chức DingTalk, tài liệu ghi âm có thể đồng bộ đến DingTalk AI nghe ghi và hỗ trợ cách ly cá nhân. Về phần mềm, họ tiếp tục nhúng mô hình lớn vào các tình huống tài liệu, cuộc họp và IM, trong khi phần cứng mở rộng dòng sản phẩm Thiên Vấn Thính Ký. Các phần cứng liên quan vẫn chưa được công khai tìm kiếm thông tin phát hành chính thức rộng rãi hơn.

Tin tức từ ChainCatcher, B.AI tuần này đón nhận nhiều bản cập nhật quan trọng. Về phúc lợi, người dùng mới có thể đăng nhập bằng Bitget Wallet, Binance Wallet hoặc ví imToken để nhận ngay 1 triệu Credits miễn phí; đăng nhập bằng mã mời sẽ nhận thêm 300.000, cộng dồn quà tặng đăng nhập ví riêng lên tới tối đa 1,3 triệu, người mời cũng sẽ được hưởng hoàn tiền vĩnh viễn từ việc nạp tiền và đăng ký của bạn bè. Ưu đãi nạp tiền cũng được phát hành đồng thời, kênh BNB Chain đặc quyền tặng quà tương đương 1:1, nhiều phương thức thanh toán khác được hưởng hoàn tiền 1:0.5, mỗi người dùng có thể nhận tối đa $100 điểm thưởng tương đương.Phía mô hình cũng có bước đột phá mới, đội hình "Nhà cung cấp tự chọn" tuần này mở rộng mạnh mẽ, bổ sung kênh Nebula, giới thiệu mức giảm giá lịch sử chỉ từ 10%; đồng thời, mô hình flagship Qwen3.8-Max của Alibaba Tongyi Qianwen chính thức ra mắt trên nền tảng, hiện đã mở trải nghiệm miễn phí có thời hạn. Hiện tại, chế độ tự chọn đã bao phủ hoàn toàn các dòng mô hình lớn toàn cầu như Claude, GPT, Gemini, cộng với quà tặng nạp tiền và nhiều mức giảm giá, liên tục mang lại hiệu suất giá trị tính toán tối ưu cho các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp trên toàn cầu.

ChainCatcher tin tức, theo báo cáo của Reuters, Alibaba dự định yêu cầu các người dùng thương mại nặng của mô hình AI mã nguồn mở thế hệ tiếp theo Qwen chia sẻ một phần doanh thu với họ. Hành động này tương tự như cách mà Mặt Trăng Tối đã thực hiện trên Kimi K3: Điều khoản cấp phép của Kimi K3 quy định rằng nếu mô hình được bán như một dịch vụ và doanh thu hàng năm vượt quá 20 triệu đô la, cần thương thảo thỏa thuận thương mại với Mặt Trăng Tối, được cho là tỷ lệ chia sẻ cao nhất lên đến 30%. Tỷ lệ chia sẻ cụ thể của Alibaba vẫn đang được thảo luận.Báo cáo chỉ ra rằng các thỏa thuận chia sẻ doanh thu như vậy đã dần hình thành giữa các công ty AI của Trung Quốc và các nền tảng đám mây của Mỹ. Nhiều nhà cung cấp đám mây của Mỹ như DigitalOcean đã ký thỏa thuận thương mại với Mặt Trăng Tối. Về giá cả, giá Token đầu vào/đầu ra của Kimi K3 khoảng một phần ba giá của mô hình Anthropic Fable. Hơn nữa, Thinking Machines Lab, được thành lập bởi cựu CTO của OpenAI Mira Murati, cũng đã gia nhập hàng ngũ mã nguồn mở, tháng trước đã phát hành mô hình mã nguồn mở đầu tiên của họ. Hành động này đánh dấu rằng các công ty AI của Trung Quốc đang khám phá con đường thương mại bền vững trên mô hình mã nguồn mở thông qua mô hình Freemium "mã nguồn mở miễn phí + thu phí thương mại".

ChainCatcher thông báo, mô hình flagship thế hệ mới 2.4 triệu tỷ tham số của Alibaba, Qwen3.8-Max chính thức ra mắt trên nền tảng B.AI. Mô hình này đã đạt được sự cải thiện toàn diện trong lập trình, văn phòng thực tế, nhiệm vụ dài hạn và các tác nhân đa phương thức, hiện đã mở trải nghiệm miễn phí có thời hạn.Để chúc mừng ra mắt, B.AI đã tung ra nhiều phúc lợi: người dùng mới sử dụng Binance Wallet, Bitget Wallet hoặc imToken đăng nhập sẽ nhận ngay 1 triệu Credits miễn phí; nạp tiền sẽ nhận được hoàn tiền cao, nạp BNB Chain 1:1 tặng thêm, các phương thức khác 1:0.5, mỗi người dùng có thể nhận tối đa thêm 100 đô la; mời bạn bè đăng ký, bạn bè sẽ nhận 300.000 Credits, cộng dồn quà đăng nhập tối đa lên đến 1.3 triệu, người mời cũng sẽ được hưởng lợi từ việc bạn bè nạp tiền và hoàn tiền đăng ký.

ChainCatcher tin tức, phóng viên được biết, 阿里真武 M890 siêu nút đã thành công thích ứng với Qwen3.8 và đã lên sóng trên nền tảng 阿里云百炼 cung cấp dịch vụ suy diễn mô hình.阿里云 cho biết, đây là siêu nút đầu tiên trong nước thành công vận hành mô hình lớn với hơn 20 triệu tỷ tham số.Qwen3.8 là mô hình flagship mới nhất của 阿里, quy mô tham số lên tới 24 triệu tỷ. 真武 M890 là chip AI thế hệ mới của 平头哥, các phiên bản siêu nút 真武 thông qua chip kết nối ICN Switch 1.0, cho phép 64 chiếc 真武 M890 đạt tốc độ kết nối cao 800GB/s, quy mô bộ nhớ đồ họa đạt 9TB, một phiên bản có thể hỗ trợ nhu cầu song song của mô hình MoE 20 triệu tỷ tham số quy mô lớn.

Tin tức từ ChainCatcher, theo báo cáo của The Information, những người biết chuyện tiết lộ rằng Tencent đã đầu tư vào một phòng thí nghiệm AI mới được thành lập bởi Lin Junyang, cựu giám đốc cốt lõi của mô hình lớn Qwen thuộc Alibaba. Trong vòng gọi vốn đầu tiên của Lin Junyang, Tencent đã đầu tư 20 triệu USD, tổng số tiền gọi vốn đạt hàng trăm triệu USD, và định giá sau đầu tư khoảng 2 tỷ USD. Vòng gọi vốn đầu tiên do Sequoia China và Gao Rong Capital dẫn dắt, mỗi bên đầu tư 100 triệu USD. Sau khi hoàn tất giao dịch vòng đầu tiên, Lin Junyang đã tìm kiếm vòng gọi vốn tiếp theo.Trước giao dịch này, Tencent đã đầu tư vào nhiều nhà phát triển mô hình lớn trong nước Trung Quốc, bao gồm Yue Zhi An Mian, MiniMax và Zhi Pu AI, hiện cũng đang tham gia vòng gọi vốn mới nhất của DeepSeek. Lin Junyang đã rời Alibaba vào đầu tháng 3 năm nay. Do có sự khác biệt trong việc tái cấu trúc đội ngũ, ông đã chọn công khai thông báo từ chức trên nền tảng xã hội X.

Ali Qianwen announces the open-source Qwen-Scope------an interpretability module trained based on the Qwen3 series and Qwen3.5 series models, with application scenarios including directed control of inference results, data classification and synthesis, model training and optimization, evaluation sample distribution analysis and comparison, etc.The weights of this open-source Qwen-Scope involve 7 large models, covering the dense models and mixture of experts models of the Qwen3 and Qwen3.5 series, with a total of 14 groups of sparse autoencoder weights.

Ethereum co-founder Vitalik Buterin praised Alibaba's Qwen 35B parameter model's problem-solving ability in a social media post. This artificial intelligence model successfully solved a complex mathematical problem, consuming about 15,000 tokens during the reasoning process, and completed the calculation in just 3 minutes on a local device.Vitalik Buterin pointed out that the problem demonstrated the technique of embedding modular arithmetic into continuous function expressions using trigonometric functions, showcasing the Qwen model's capabilities in mathematical reasoning.

"AI Trading Competition"All six models have incurred losses, with QWEN3 MAX currently in the lead with an account value of $9730, a total loss of $269.69, and a trading win rate of 30.2%. This model set records for the largest single profit of $8176 and the largest single loss of $1728, completing a total of 43 trades with trading fees of $1654.The second-ranked DEEPSEEK CHAT V3.1 has an account value of $6562, a total loss of $3438, and a trading win rate of 24.4%. This model achieved a single maximum profit of $7378 and a single maximum loss of $1224, completing a total of 41 trades with trading fees of $690.30.GEMINI 2.5 PRO ranks third, with an account value of $5906, a total loss of $4094, and a trading win rate of 25.6%. This model conducted 238 trades, with trading fees of $1331, a single maximum profit of $496.82, and a single maximum loss of $750.02.The remaining three models performed as follows: GROK 4 with an account value of $4614 and a total loss of $5386; CLAUDE SONNET 4.5 with an account value of $4471 and a total loss of $5529; and GPT 5 with an account value of $4078 and a total loss of $5922.

According to data from Alpha Arena, the first nof1 AI model trading competition has concluded.Among them, Qwen3 Max ranked first, with a return rate of 22.3%, a win rate of 30.2%, a total profit and loss of $2,232, and a total of 43 trades;DeepSeek Chat V3.1 ranked second, with a return rate of 4.89%, a win rate of 24.4%, a total profit and loss of $489.08, and a total of 41 trades.The remaining models all suffered significant losses, with Claude Sonnet 4.5 losing 30.81%, Grok 4 losing 45.3%, Gemini 2.5 Pro losing 56.71%, and GPT 5 losing 62.66%.

ChainCatcher message, as the cryptocurrency market continues to experience significant volatility, the performance of various models in the "AI Trading Competition" has collectively declined. Among the six major AI models, only DeepSeek and QWEN3 are currently in a profitable state, while the accounts of other AI models are all in a loss state. The current ranking by total account amount is as follows:DeepSeek (15,339.29 USDC, profit of 5,339.29 USDC)Qwen3 (12,378.47 USDC, profit of 2,378.47 USDC)Claude (99,329.63 USDC, loss of 670.37 USDC)Grok (6,917.10 USDC, loss of 3,082.90 USDC)Gemini (3,603.72 USDC, loss of 6,396.28 USDC)GPT5 (2,820.99 USDC, loss of 7,179.01 USDC)

ChainCatcher news, the decentralized AI training platform FLock.io officially announces a strategic partnership with Qwen, a leading series of open-source large language models under Alibaba Cloud, marking a deep connection between decentralized AI and blockchain technology within the mainstream AI ecosystem.This collaboration focuses on three major technological breakthroughs:Technological Integration: Combining Alibaba Cloud's centralized infrastructure with FLock.io's decentralized technology to jointly develop domain-specific and general AI models, while promoting the seamless integration of decentralized AI models into centralized platforms.Data Privacy Protection: Exploring the combination of distributed ledger technology and federated learning to address data privacy and sovereignty issues in model training, providing innovative solutions for the secure application of private data.Collaborative Innovation: Through joint research and technological collaboration, creating a more inclusive, scalable, and privacy-preserving AI ecosystem, facilitating the collaborative development of centralized and decentralized AI.As one of the world's leading large language models, Qwen has demonstrated outstanding performance in multiple authoritative benchmark tests and is widely used in natural language processing, content generation, and other fields. Through this collaboration, FLock and Qwen will work together to explore deeper technological integration, maintaining the advantages of high-performance AI models while promoting the practical application of decentralized AI training in a broader range of scenarios, making it more accessible, flexible, and valuable in both centralized and decentralized ecosystems.