Qwen – zaawansowany model sztucznej inteligencji

Qwen to zaawansowana seria dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models), opracowana przez Alibaba Cloud, będącą częścią chińskiego giganta technologicznego Alibaba Group. Modele te zostały zaprojektowane z myślą o zaawansowanym przetwarzaniu języka naturalnego – od generowania tekstu, przez tłumaczenia, po bardziej złożone zastosowania, takie jak odpowiadanie na pytania, pisanie kodu czy tworzenie analiz. Qwen jest odpowiedzią Alibaby na globalny rozwój sztucznej inteligencji, w tym popularność modeli takich jak GPT-4 (OpenAI), LLaMA (Meta) czy Claude (Anthropic). Co ważne, Qwen to projekt otwartoźródłowy, co czyni go dostępnym dla szerokiego grona użytkowników – zarówno badaczy, jak i firm czy entuzjastów AI.

Rodzina modeli Qwen – przegląd dostępnych wersji

Rodzina Qwen składa się z wielu wersji modeli, które różnią się wielkością, możliwościami oraz przeznaczeniem. Podstawowe wersje to m.in. Qwen-7B oraz Qwen-14B, gdzie liczba oznacza liczbę miliardów parametrów modelu. Dla bardziej wymagających zastosowań dostępne są większe modele, takie jak Qwen-72B. Każdy z modeli występuje w dwóch wariantach:

Każdy z modeli występuje w dwóch wariantach:

• Base – model bazowy, gotowy do własnego fine-tuningu,
• Chat – model wstępnie dostrojony do dialogów, idealny do chatbotów i systemów konwersacyjnych.

W 2025 roku Alibaba znacąco rozbudowała rodzinę modeli, wprowadzając Qwen 2.5 oraz Qwen 3. Modele Qwen 3 obejmują gęste wersje (0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B) oraz rzadkie (MoE) takie jak 30B i 235B, przy czym aktywowanych jest odpowiednio 3B i 22B parametrów. Nowością jest także model Qwen1.5-MoE-A2.7B, oferujący wysoką wydajność przy niskim zużyciu zasobów.

Co ciekawe, Alibaba rozwija również warianty multimodalne, takie jak Qwen-VL oraz Qwen2.5-VL, które łączą przetwarzanie języka, obrazu, dźwięku i wideo, co umożliwia np. opisywanie zawartości obrazów, analizę wideo oraz interakcje multimodalne. Qwen2.5-Omni-7B to przykład modelu, który obsługuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu, wideo i dźwięku, a jako dane wyjściowe generuje tekst i mowę.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

Architektura i dane treningowe

Qwen opiera się na nowoczesnej architekturze transformera, zoptymalizowanej pod kątem efektywności obliczeniowej oraz możliwości działania w różnych środowiskach – od serwerów chmurowych po lokalne maszyny z GPU. Modele Qwen 3 zostały wytrenowane na 36 bilionach tokenów w 119 językach i dialektach, z uwzględnieniem tekstów, kodu, danych konwersacyjnych, treści wizualnych i multimodalnych.

Alibaba zadbała o jakość danych treningowych poprzez filtrowanie dezinformacji, błędów językowych oraz niepożądanych treści. Dzięki temu Qwen osiąga bardzo dobre wyniki w benchmarkach, zbliżając się do lub przewyższając popularne modele open-source w tej samej klasie wielkości.

Zastosowania Qwen w praktyce

Modele Qwen mają bardzo szerokie zastosowanie – od użytku komercyjnego, przez edukację, aż po badania naukowe. Przykładowo, w firmach mogą być wykorzystywane do budowy inteligentnych asystentów, automatycznego wsparcia klienta, czy generowania treści marketingowych. W sektorze technologicznym Qwen sprawdza się jako narzędzie wspierające programistów – potrafi tłumaczyć kod, generować funkcje, a nawet proponować poprawki. Modele konwersacyjne Qwen-Chat świetnie radzą sobie z prowadzeniem naturalnego dialogu, co czyni je przydatnymi w aplikacjach chatbotowych.

Dzięki wersjom multimodalnym, takim jak Qwen-VL, możliwe jest też tworzenie systemów, które rozumieją i interpretują zarówno tekst, jak i obrazy – np. rozpoznawanie obiektów na zdjęciu i opisywanie ich treścią tekstową. Z kolei w edukacji Qwen może pełnić rolę korepetytora, tłumacza, czy pomocnika w nauce języków obcych.

Otwartoźródłowość i dostępność

Jednym z największych atutów Qwen jest jego otwartoźródłowość, która znacząco obniża próg wejścia dla firm, badaczy i niezależnych twórców chcących eksperymentować z nowoczesną sztuczną inteligencją. Modele Qwen są dostępne publicznie m.in. na platformach takich jak Hugging Face czy ModelScope, gdzie można je pobrać i uruchomić lokalnie lub w chmurze. Alibaba udostępnia zarówno modele bazowe, jak i dostrojone wersje konwersacyjne, co pozwala na ich elastyczne wykorzystanie – można je używać od razu „out-of-the-box” lub dostosować do własnych potrzeb za pomocą fine-tuningu.

Licencja Qwen pozwala na darmowe użycie w celach niekomercyjnych, a także – w zależności od warunków – w zastosowaniach komercyjnych, co czyni go atrakcyjną alternatywą dla drogich, zamkniętych modeli. To otwiera drzwi do eksperymentowania z najnowszymi osiągnięciami AI bez konieczności inwestowania ogromnych środków finansowych.

Możliwości i ograniczenia Qwen

Qwen oferuje bardzo szeroki wachlarz możliwości. Świetnie radzi sobie z generowaniem tekstu, tłumaczeniami, streszczaniem informacji, pisaniem kodu czy odpowiadaniem na pytania w sposób kontekstowy. Wersje "chat" są zoptymalizowane do prowadzenia naturalnych konwersacji, a modele VL pozwalają na analizę obrazów i tekstu jednocześnie, co stawia Qwen w gronie najbardziej wszechstronnych modeli dostępnych na rynku.

Jednak jak każdy model językowy, Qwen ma swoje ograniczenia. Może generować błędne lub nieprecyzyjne informacje, a w przypadkach wieloznaczności – „zgadywać” na podstawie statystyki, co może prowadzić do nieścisłości. Modele Qwen, mimo że wspierają wiele języków, wykazują najlepszą skuteczność w języku chińskim i angielskim – pozostałe języki mogą być obsługiwane mniej precyzyjnie. Istnieje też ryzyko halucynacji (czyli generowania informacji nieprawdziwych), zwłaszcza przy bardziej złożonych zapytaniach lub danych wykraczających poza trening modelu.

Jak Qwen wypada na tle konkurencji?

Na tle konkurencyjnych modeli open-source i komercyjnych, Qwen wyróżnia się na kilku kluczowych płaszczyznach. Po pierwsze, w niezależnych testach porównawczych takich jak MMLU, AGIEval czy HellaSwag, modele Qwen – zwłaszcza Qwen-7B – osiągają wyniki porównywalne lub przewyższające większe modele, takie jak LLaMA 2-13B. To świadczy o ich optymalizacji oraz efektywności architektury względem rozmiaru.

Nowe modele Qwen2.5-Max i Qwen3 dodatkowo podnoszą poprzeczkę, oferując konkurencyjną wydajność względem najbardziej zaawansowanych modeli zamkniętych, takich jak GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet czy Gemini Pro. W niektórych benchmarkach, takich jak Arena-Hard i LiveBench, Qwen2.5-Max wypada lepiej niż nawet flagowe modele OpenAI i Anthropic.

W zakresie obsługi języków, Qwen cechuje się wyjątkową sprawnością w języku chińskim, a dzięki rozbudowanemu treningowi na danych wielojęzycznych także w języku angielskim i wielu innych. To czyni go wyjątkowo atrakcyjnym narzędziem dla użytkowników w Azji oraz firm działających na rynkach międzynarodowych.