Pubblicato il 29 apr 2025
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.
Flagship Max da 2,4 trilioni di parametri con ~95B attivi, contesto da 1M token e primo modello Max aperto dei pesi, oltre al Qwen3.8-27B Apache 2.0.
Flagship Qwen3.5-397B-A17B basata su MoE sparsa con attenzione lineare (Gated DeltaNet), multimodalità nativa e 201 lingue.
Modello MoE da 30,5B totali con 3B attivi, modalità thinking/non-thinking e contesto estendibile a 128K.
Visita il sito ufficiale per scaricare, documentarti e iniziare a utilizzare Qwen3 30B-A3B (MoE).
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.
