Alibaba uruchomiła model Qwen3.8-Max z 2,4 bilionami parametrów, który jest jej największym modelem do tej pory, podczas gdy DeepSeek przyciąga uwagę konkurencyjnie niskimi cenami inferencji swojego modelu V4-Flash. Qwen3.8-Max wykorzystuje architekturę mixture-of-experts, która aktywuje zaledwie około 95 miliardów parametrów na raz, co oznacza znaczne zmniejszenie kosztów i opóźnień w porównaniu do tradycyjnych podejść. Model obsługuje tekst, obrazy i wideo oraz może przetwarzać do miliona tokenów kontekstu.
Cena jest kluczowym polem bitwy między chińskimi producentami. Qwen3.8-Max kosztuje dwa dolary za milion tokenów wejściowych i sześć dolarów za milion tokenu wyjściowych, co jest znacznie tańsze niż konkurent Moonshot AI Kimi K3, który odpowiada odpowiednio trzy i piętnaście dolarów. DeepSeek V4-Flash z 284 miliardami parametrów (z czego 13 miliardów aktywnych podczas inferencji) również oferuje agresywne ceny, demonstrując pragmatyczne podejście do tworzenia opłacalnych systemów AI.
To konkurencyjne cisnienie pokazuje ewolucję chińskiego rynku AI od wyścigu parametrów do wyścigu efektywności. Rozmiar modelu nie przesądza o ostatecznych kosztach operacyjnych - istotne są architektura, liczba aktywnych parametrów, konsumpcja tokenów i ilość wymaganych wywołań. Alibaba zadeklarowała, że Qwen3.8-Max wykonał projekt inżynierii oprogramowania przez szesnaście dni, a model szybko awansował na pierwsze miejsce w rankingach chińskich modeli tekstowych na platformie Arena.AI.