Alibaba Group: i modelli Qwen sono tra i LLM open-weight più performanti al mondo, rilasciati con licenze permissive. I modelli Qwen nel catalogo sono le risorse figlie.
Modello open-weight da 7B (DiT da 32 layer) che unisce generazione da testo fino a 2048x2048, editing con fino a 10 immagini di riferimento e trasparenza RGBA nativa. Pensato per girare in locale su 16GB+ di VRAM; supportato da diffusers e ComfyUI.
Modello ultra-compatto di 0,5 miliardi di parametri. Si esegue su qualsiasi hardware, anche embedded: ideale per riepilugi leggeri e per dispositivi locali a bassissimo consumo.
Salito netto in ragionamento e qualità delle istruzioni rispetto agli 8B. Ottimo per coding, agent e stesura strutturata su GPU da 16GB o Mac con 32GB di RAM.
Qualità vicina ai modelli da 70B a una frazione della dimensione: il punto ideale per usi avanzati. Eccellente in italiano, codice e ragionamento. Richiede 24GB o più di VRAM.
Modello da 3 miliardi di parametri con ottimo supporto multilingue, incluso l'italiano. Buono equilibrio tra qualità e requisiti hardware per riepilugi e stesure.
Il modello dense aperto migliore della sua classe, con supporto multilingue di prim'ordine in italiano, francese e altre lingue europee. Richiede configurazioni da 48-80GB.
Modello Mixture-of-Experts: 30B di parametri totali ma solo 3,3B attivi per token. Velocità da modello piccolo con qualità da modello medio; il rapporto qualità/velocità migliore della sua classe.
Il modello dense 8B della famiglia Qwen3: 8,19B di parametri, contesto nativo di 40K token (espandibile con YaRN) e ragionamento in modalità think/non-think attivabile per prompt. Licenza Apache 2.0. È il punto di equilibrio per l'uso locale su GPU da 8-12GB: in Q4_K_M occupa circa 5GB, lasciando spazio per contesto lungo.
Il modello dense multimodale della generazione Qwen3.8 di Alibaba: 27,78B di parametri, input testo+immagini+video e contesto nativo di 262K token. Licenza Apache 2.0. L'attenzione ibrida (DeltaNet lineare + GQA) riduce la KV cache di circa il 75% rispetto a un transformer standard: in Q4_K_M sta su una singola GPU da 24GB.
Modello di moderazione della sicurezza da 0,6B con classificatore a livello di token per la sorveglianza in tempo reale durante la generazione incrementale. Tre livelli di gravità (sicuro, controverso, non sicuro) e 119 lingue: piccolo e locale, ideale per filtrare gli output senza cloud.
Lo stato dell'arte dei modelli video aperti a 720p: qualità del movimento e coerenza tra i frame di livello professionale. Richiede 24GB o più di VRAM.
Visita il sito ufficiale per scaricare, documentarti e iniziare a utilizzare Alibaba / Qwen.
